[发明专利]图像分类模型的训练方法、装置、设备、存储介质及产品

权利要求书

1.一种图像分类模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：

从多个样本切片图像中确定至少两个尺度的多张难例图像，所述样本切片图像是样本切片的图像，所述样本切片中包含样本细胞，所述难例图像是含难例细胞的图像；

基于所述至少两个尺度的多张难例图像，生成目标切片图像，每个所述目标切片图像中包含至少一个尺度的难例图像；

基于所述目标切片图像，训练图像分类模型，所述图像分类模型用于预测输入的切片图像所属的类别。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从多个样本切片图像中确定至少两个尺度的多张难例图像，包括：

将多个所述样本切片图像输入所述图像分类模型，得到所述图像分类模型输出的样本预测结果，所述样本预测结果至少包括多个所述样本切片图像所属的预测类别；

基于所述样本预测结果和所述样本切片图像对应的标注类别，从多个所述样本切片图像中确定所述至少两个尺度的多张难例图像。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述至少两个尺度的多张难例图像包括细胞尺度的难例细胞区域图像，所述样本预测结果还包括所述样本细胞对应细胞特征的特征权重，所述特征权重和所述细胞特征用于确定所述样本切片图像的图像特征；

所述基于所述样本预测结果和所述样本切片图像对应的标注类别，从多个所述样本切片图像中确定所述至少两个尺度的多张难例图像，包括：

基于所述样本切片图像对应的所述标注类别，从多个所述样本切片图像中确定第一切片图像，所述第一切片图像中包含的样本切片图像的所述标注类别为第一类别；

基于所述第一切片图像中所述细胞特征的所述特征权重，从所述第一切片图像中确定第一细胞区域图像，所述第一细胞区域图像是第一类细胞在所述第一切片图像中所占据区域的图像，所述第一类细胞是所述特征权重在所述第一切片图像中位于前m个特征权重的样本细胞，m为正整数；

基于所述第一细胞区域图像对应的所述特征权重，从所述第一细胞区域图像中确定所述难例细胞区域图像。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一细胞区域图像对应的所述特征权重，从所述第一细胞区域图像中确定所述难例细胞区域图像，包括：

对所述第一细胞区域图像对应的所述特征权重按照由低到高进行排序，得到第一图像序列；将位于所述第一图像序列的前n个第一细胞区域图像，确定为所述难例细胞区域图像，n为正整数；

或，

将所述特征权重低于第一权重阈值的所述第一细胞区域图像，确定为所述难例细胞区域图像。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述至少两个尺度的多张难例图像包括细胞尺度的难例细胞区域图像，所述样本预测结果还包括所述样本细胞对应细胞特征的特征权重，所述特征权重和所述细胞特征用于确定所述样本切片图像的图像特征；

所述基于所述样本预测结果和所述样本切片图像对应的标注类别，从多个所述样本切片图像中确定所述至少两个尺度的多张难例图像，包括：

基于所述标注类别和所述预测类别，从多个所述样本切片图像中确定第二切片图像，所述第二切片图像对应的所述预测类别和所述标注类别不同，且所述第二切片图像中包含的样本切片图像的所述标注类别为第二类别；

基于所述第二切片图像中所述细胞特征的所述特征权重，从所述第二切片图像中确定第二细胞区域图像，所述第二细胞区域图像是第二类细胞在所述第二切片图像中所占据区域的图像，所述第二类细胞是所述特征权重在所述第二切片图像中位于前i个特征权重的样本细胞，i为正整数；

基于所述第二细胞区域图像对应的所述特征权重，从所述第二细胞区域图像中确定所述难例细胞区域图像。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述第二细胞区域图像对应的所述特征权重，从所述第二细胞区域图像中确定所述难例细胞区域图像，包括：

对所述第二细胞区域图像对应的所述特征权重按照由高到低进行排序，得到第二图像序列；将位于所述第二图像序列的前j个第二细胞区域图像，确定为所述难例细胞区域图像，j为正整数；

或，

将所述特征权重高于第二权重阈值的所述第二细胞区域图像，确定为所述难例细胞区域图像。