[发明专利]医学影像检测方法和医学影像检测模型的训练方法

权利要求书

1.一种医学影像检测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取检测对象目标部位的医学影像数据；

将所述目标部位的医学影像数据输入至预设的特征提取模型中，得到所述目标部位的特征提取结果；所述特征提取模型包括有向稀疏采样网络和生成式对抗网络；

根据所述特征提取结果，确定所述检测对象目标部位的检测结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征提取模型的训练方法包括：

获取初始样本数据集；

根据所述初始样本数据集对初始特征提取模型进行训练，得到所述特征提取模型；所述初始特征提取模型包括初始有向稀疏采样网络和初始生成式对抗网络。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述初始样本数据集对初始特征提取模型进行训练，得到所述特征提取模型，包括：

根据所述初始样本数据集，分别对所述初始有向稀疏采样网络和所述初始生成式对抗网络进行训练，得到候选有向稀疏采样网络和候选生成式对抗网络；

将所述候选有向稀疏采样网络和所述候选生成式对抗网络进行结合，生成候选特征提取模型；所述候选特征提取模型包括所述候选有向稀疏采样网络和所述候选生成式对抗网络的共享卷积层；

根据所述初始样本数据集对所述候选特征提取模型进行训练，得到所述特征提取模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述初始样本数据集对所述候选特征提取模型进行训练，得到所述特征提取模型，包括：

在所述候选特征提取模型中，将所述候选生成式对抗网络的参数保持不变，对所述候选有向稀疏采样网络进行训练，得到第一中间特征提取模型；

在所述第一中间特征提取模型中，将所述候选有向稀疏采样网络的参数保持不变，对所述候选生成式对抗网络进行训练，更新所述候选特征提取模型；和/或，

在所述候选特征提取模型中，将所述候选有向稀疏采样网络的参数保持不变，对所述候选生成式对抗网络进行训练，得到第二中间特征提取模型；

在所述第二中间特征提取模型中，将所述候选生成式对抗网络的参数保持不变，对所述候选有向稀疏采样网络进行训练，更新所述候选特征提取模型；

根据更新后的所述候选特征提取模型，确定所述特征提取模型。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述在所述候选特征提取模型中，将所述候选生成式对抗网络的参数保持不变，对所述候选有向稀疏采样网络进行训练，得到第一中间特征提取模型，包括：

在所述候选特征提取模型中，将所述候选生成式对抗网络与所述候选有向稀疏采样网络的共享卷积层的参数保持不变；

根据所述初始样本数据集对所述候选有向稀疏采样网络进行训练，得到所述第一中间特征提取模型。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述在所述第一中间特征提取模型中，将所述候选有向稀疏采样网络的参数保持不变，对所述候选生成式对抗网络进行训练，更新所述候选特征提取模型，包括：

在所述第一中间特征提取模型中，将所述候选有向稀疏采样网络的卷积层的参数保持不变；

根据所述初始样本数据集对所述候选生成式对抗网络进行训练，更新所述候选特征提取模型。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述在所述候选特征提取模型中，将所述候选有向稀疏采样网络的参数保持不变，对所述候选生成式对抗网络进行训练，得到第二中间特征提取模型，包括：

在所述候选特征提取模型中，将所述候选有向稀疏采样网络的卷积层的参数保持不变；

根据所述初始样本数据集对所述候选生成式对抗网络进行训练，得到所述第二中间特征提取模型。