[发明专利]一种基于医学图像的检测方法、模型训练的方法及装置有效
| 申请号： | 201910116648.8 | 申请日： | 2019-02-14 |
| 公开（公告）号： | CN109949271B | 公开（公告）日： | 2021-03-16 |
| 发明（设计）人： | 田宽;江铖 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06N3/04;G06N3/08;G16H50/20 |
| 代理公司： | 深圳市深佳知识产权代理事务所(普通合伙) 44285 | 代理人： | 王仲凯 |
| 地址： | 518057 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于医学图像的检测方法，包括：通过第一神经网络模型获取待检测医学图像的钙化概率标签，其中，钙化概率标签用于表示医学图像中存在钙化情况的概率；若钙化概率标签满足钙化条件，则从待检测医学图像中提取钙化区域；通过第二神经网络模型获取钙化区域的恶性钙化概率标签，其中，恶性钙化概率标签用于表示钙化区域中存在恶性钙化情况的概率，第二神经网络模型与第一神经网络模型均属于医学图像检测模型；根据恶性钙化概率标签生成恶性钙化定位结果。本发明还公开了相关装置。本发明可以利用神经网络模型对任意的医学图像进行钙化检测，且针对有钙化的区域进一步进行良恶性检测，从而提升检测的准确性和便利性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 医学 图像 检测 方法 模型 训练 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于医学图像的检测方法，其特征在于，包括：通过第一神经网络模型获取待检测医学图像的钙化概率标签，其中，所述钙化概率标签用于表示医学图像中存在钙化情况的概率；若所述钙化概率标签满足钙化条件，则从所述待检测医学图像中提取钙化区域；通过第二神经网络模型获取所述钙化区域的恶性钙化概率标签，其中，所述恶性钙化概率标签用于表示钙化区域中存在恶性钙化情况的概率，所述第二神经网络模型与所述第一神经网络模型均属于医学图像检测模型；根据所述恶性钙化概率标签生成恶性钙化定位结果。
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