[发明专利]用于医学图像检测的数据增强的方法、装置和存储介质

权利要求书

1.一种用于医学图像检测的数据增强的方法，其特征在于，所述方法包括：

获取与待检测的对象相关的医学图像样本集；

基于所述医学图像样本集中缺乏的对象的属性，在所述医学图像样本集中选取第一医学图像和第二医学图像，使得所述第一医学图像中包含缺乏属性的对象，所述第二医学图像不包含缺乏属性的对象；

在所述第一医学图像中截取包含缺乏属性的对象的区域，以得到第一区域图像块；

在所述第二医学图像中截取不包含缺乏属性的对象的区域，以得到第二区域图像块；

基于包括对象部和对象部的周边部的蒙版对所述第一区域图像块和所述第二区域图像块进行融合，从而得到合成区域图像块；

将所述合成区域图像块嵌回到所述第二医学图像中，以得到第三医学图像；以及

将所述第三医学图像添加到所述医学图像样本集中，以得到数据增强后的医学图像样本集。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于包括对象部和对象部的周边部的蒙版对所述第一区域图像块和所述第二区域图像块进行融合具体包括：

对于所述蒙版的各个部中的各个位置，基于第一融合系数和第二融合系数分别对所述第一区域图像块和所述第二区域图像块的相应位置的图像信息进行融合。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对于所述蒙版的所述周边部中的各个位置：

离所述对象部越近的位置，融合时所述第一融合系数越大且所述第二融合系数越小。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一区域图像块和所述第二区域图像块的尺寸相同，所述蒙版的所述周边部的尺寸与所述第一区域图像块的尺寸匹配。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述医学图像样本集中缺乏的对象的属性通过与对象的属性的实际分布情况比较来确定。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述医学图像样本集中缺乏的对象的属性通过如下来确定：利用基于所述医学图像样本集训练好的模型，对医学图像进行检测，以获得对象夫的属性的检出分布情况；以及将所述对象的属性的检出分布情况与对象的属性的实际分布情况进行比较。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：基于数据增强后的医学图像样本集来训练模型；利用训练好的模型对医学图像进行检测，以获得对象的属性的检出分布情况；以及将所述对象的属性的检出分布情况与对象的属性的实际分布情况进行比较，来确定所述医学图像样本集中缺乏的对象的属性。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一医学图像和第二医学图像是随机选取的。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述属性包括所述对象的亚型、对象的位置、对象的尺寸中的至少一种或其组合。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，当所述对象为肺部病灶时，所述对象的所述亚型包括实性、毛玻璃样或半实性的病灶。

11.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，当所述对象为肺部病灶时，所述对象的所述位置包括肺叶内或胸廓中。

12.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述对象的所述尺寸包括大尺寸、中尺寸和小尺寸。

13.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对于所述蒙版的所述对象部中的各个位置，所述第一融合系数为1，所述第二融合系数为0。

14.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一区域图像块中，所述蒙版对应的区域之外的各个位置的所述第一融合系数为0；所述第二区域图像块中，所述蒙版对应的区域之外的各个位置的所述第二融合系数为1。