[发明专利]分割模型的训练方法、使用方法、装置、设备及介质

说明书

本申请公开了一种分割模型的训练方法、使用方法、装置、设备及介质，属于人工智能技术领域。该方法包括：获取样本三维医学图像和样本实例分割结果；将所述样本三维医学图像的特征表示输入至分割模型的语义分割分支，输出语义分割结果；分割模型的目标检测分支，输出检测框的位置信息和分类结果；根据语义分割结果、检测框的位置信息和分类结果，得到预测实例分割结果；基于所述预测实例分割结果和所述样本实例分割结果之间的误差进行训练，得到训练后的分割模型。本申请通过结合语义分割分支和目标检测分支实现了三维医学图像的实例分割；选取三维医学图像进行语义分割，增加了描述三维兴趣目标的维度；提高了解析生物结构信息的能力。

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，特别涉及一种分割模型的训练方法、使用方法、装置、设备及介质。

背景技术

三维冷冻电镜图像包含生物结构信息，通过解析生物结构信息，可以获取细胞环境中处于接近自然状态的细胞内细胞器和蛋白质复合物的位置和三维结构信息。

目前多在三维冷冻电镜图像中选取二维截面，在二维截面上进行分割，以解析生物结构信息。

由于生物结构信息十分复杂，解析三维冷冻电镜图像包含的细胞内细胞器和蛋白质复合物的位置和三维结构信息的过程中存在很多问题，比如在二维截面上进行分割时，分割结果在三维冷冻电镜图像中表示时会出现不连续的问题，如何提高三维冷冻电镜图像的分割效果，是亟待解决的问题。

发明内容

本申请提供了一种分割模型的训练方法、使用方法、装置、设备及介质，可以实现三维医学图像的实例分割，所述技术方案如下：

根据本申请的一方面，提供了一种分割模型的训练方法，所述方法包括：

获取样本三维医学图像和样本实例分割结果，所述样本实例分割结果包括所述样本三维医学图像中的n种三维兴趣目标的标签，n为大于1的整数；

将所述样本三维医学图像的特征表示输入至所述分割模型的语义分割分支，输出所述样本三维医学图像的语义分割结果；所述语义分割结果用于指示所述三维兴趣目标的三维位置信息；以及将所述样本三维医学图像的特征表示输入至所述分割模型的目标检测分支，输出检测框的位置信息和分类结果；所述检测框用于确定所述样本三维医学图像中的所述三维兴趣目标；

根据所述语义分割结果、所述检测框的所述位置信息和所述分类结果，得到所述样本三维医学图像的预测实例分割结果；

基于所述预测实例分割结果和所述样本实例分割结果之间的误差，对所述分割模型进行训练，得到训练后的分割模型。

根据本申请的另一方面，提供了一种分割模型的使用方法，所述方法包括：

获取输入三维医学图像；

将所述输入三维医学图像的特征表示输入至所述分割模型的语义分割分支，输出所述输入三维医学图像的语义分割结果；所述语义分割结果用于指示所述三维兴趣目标的三维位置信息；以及将所述输入三维医学图像的特征表示输入至所述分割模型的目标检测分支，输出检测框的位置信息和分类结果；所述检测框用于确定所述输入三维医学图像中的所述三维兴趣目标；

根据所述语义分割结果、所述检测框的所述位置信息和所述分类结果，得到所述输入三维医学图像的预测实例分割结果。

根据本申请的另一方面，提供了一种分割模型的训练装置，所述装置包括：

第一获取模块，用于获取样本三维医学图像和样本实例分割结果，所述样本实例分割结果包括所述样本三维医学图像中的n种三维兴趣目标的标签，n为大于1的整数；

第一预测模块，用于将所述样本三维医学图像的特征表示输入至所述分割模型的语义分割分支，输出所述样本三维医学图像的语义分割结果；所述语义分割结果用于指示所述三维兴趣目标的三维位置信息；