[发明专利]影像识别方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种影像识别方法，其特征在于，所述方法包括：

将目标医学影像输入至目标神经网络模型中，所述目标医学影像包括至少一个影像区域；所述至少一个影像区域中包括感兴趣区域；

通过所述目标神经网络模型对所述目标医学影像进行至少两次特征提取处理，其中，在每次特征提取处理之后，根据提取到的特征信息与预设的感兴趣特征信息从所述至少一个影像区域中确定正向区域，并将确定的所述正向区域作为下一次特征提取处理的输入，所述正向区域为感兴趣区域的概率大于预设概率阈值，其中，所述感兴趣特征信息是对感兴趣区域进行特征提取处理后得到的；

根据所述至少两次特征提取处理之后得到的正向区域对所述目标医学影像进行识别处理。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在每次特征提取处理之后，根据提取到的特征信息与预设的感兴趣特征信息从所述至少一个影像区域中确定正向区域，包括：

在每次特征提取处理之后，分别计算本次特征提取处理的各个输入的特征信息与预设的感兴趣特征信息之间的第一IoU值，并根据各所述第一IoU值从所述至少一个影像区域中确定所述正向区域。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据各所述第一IoU值从所述至少一个影像区域中确定所述正向区域，包括：

将各所述第一IoU值与第一IoU阈值进行对比；

将大于所述第一IoU阈值的第一IoU值所对应的输入作为所述正向区域。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将各所述第一IoU值与第一IoU阈值进行对比之前，所述方法还包括：

确定本次特征提取处理在所述至少两次特征提取处理中的排序；

根据所述排序确定所述第一IoU阈值。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述至少两次特征提取处理之后得到的正向区域对所述目标医学影像进行识别处理，包括：

通过所述目标神经网络模型，基于所述至少两次特征提取处理之后得到的正向区域确定所述目标医学影像中的感兴趣区域。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述通过所述目标神经网络模型，基于所述至少两次特征提取处理之后得到的正向区域确定所述目标医学影像中的感兴趣区域，包括：

通过所述目标神经网络模型，对所述至少两次特征提取处理之后得到的正向区域进行位置识别处理，得到所述至少两次特征提取处理之后得到的各正向区域对应的位置偏移量；

根据所述至少两次特征提取处理之后得到的各正向区域对应的位置偏移量对所述至少两次特征提取处理之后得到的各正向区域在所述目标医学影像中的位置进行调整，以确定所述目标医学影像中的感兴趣区域。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述至少两次特征提取处理之后得到的正向区域对所述目标医学影像进行识别处理，包括：

通过所述目标神经网络模型，基于所述至少两次特征提取处理之后得到的正向区域，输出分类值和损失值，其中，所述分类值用于表征所述目标医学影像中的感兴趣区域对应的类型，所述损失值用于表征所述目标医学影像中的感兴趣区域为所述类型的错误率；

根据所述分类值和所述损失值，确定所述目标医学影像中的感兴趣区域对应的类型。

8.一种影像识别装置，其特征在于，所述装置包括：

输入模型，用于将目标医学影像输入至目标神经网络模型中，所述目标医学影像包括至少一个影像区域；所述至少一个影像区域中包括感兴趣区域；

特征提取模型，用于通过所述目标神经网络模型对所述目标医学影像进行至少两次特征提取处理，其中，在每次特征提取处理之后，根据提取到的特征信息与预设的感兴趣特征信息从所述至少一个影像区域中确定正向区域，并将确定的所述正向区域作为下一次特征提取处理的输入，所述正向区域为感兴趣区域的概率大于预设概率阈值，其中，所述感兴趣特征信息是对感兴趣区域进行特征提取处理后得到的；

识别模型，用于根据所述至少两次特征提取处理之后得到的正向区域对所述目标医学影像进行识别处理，获取所述感兴趣区域。