医学影像处理方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请提供了一种医学影像处理方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取多个医学影像；将多个医学影像分别输入至目标模型中，以得到多个医学影像分别对应的辅助标注结果；向至少一个终端设备发送医学影像对应的辅助标注结果；获取多个医学影像分别对应的人工标注结果；根据多个医学影像和多个医学影像对应的人工标注结果训练目标模型；获取第一医学影像；将第一医学影像输入至训练后的目标模型，以得到第一医学影像的辅助标注结果，从而可以提高医学影像的标注精度和标注效率。提高医学影像的标注精度和标注效率。提高医学影像的标注精度和标注效率。

【技术实现步骤摘要】
医学影像处理方法、装置、设备及存储介质


[0001]本申请实施例涉及人工智能(Artificial Intelligence，AI)
，尤其涉及一种医学影像处理方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]目前，在医学领域中，对医学影像的数据标注至关重要，所谓对医学影像的数据标注指的是标注出医学影像中的病灶区域。当前存在的数据标注方法有：纯人工标注方法、纯机器标注方法以及人工智能辅助标注方法。纯人工标注方法是指标注过程中无模型辅助，依靠标注者对数据的判断进行标注。纯机器标注方法是指标注过程无人工干预，以人工智能模型的预测结果为标注结果。人工智能辅助标注方法是指标注过程中，通过人工智能模型产生医学影像的辅助标注结果，标注者结合该辅助标注结果完成对医学影像的标注。
[0003]在人工智能辅助标注过程中涉及的人工智能模型如果精度不高，一方面，将导致对医学影像的标注精度不高，另一方面，如果需要提高对医学影像的标注精度，则必须依赖人工标注结果，人工耗时更大，从而使得对医学影像的标注效率较低。

技术实现思路

[0004]本申请提供一种医学影像处理方法、装置、设备及存储介质，从而可以提高医学影像的标注精度和标注效率。
[0005]第一方面，本申请实施例提供一种医学影像处理方法，包括：获取多个医学影像；将多个医学影像分别输入至目标模型中，以得到多个医学影像分别对应的辅助标注结果；针对至少一个医学影像中的任一个医学影像，向至少一个终端设备发送医学影像对应的辅助标注结果，医学影像对应的辅助标注结果用于辅助医生对医学影像进行人工标注，以得到医学影像对应的人工标注结果；获取多个医学影像分别对应的人工标注结果；根据多个医学影像和多个医学影像对应的人工标注结果训练目标模型；获取第一医学影像；将第一医学影像输入至训练后的目标模型，以得到第一医学影像的辅助标注结果。从而可以提高目标模型的精度，进而一方面可以提高医学影像的标注精度。另一方面，如果需要提高对医学影像的标注精度，则可以不依赖于人工标注结果，而是主要依赖于目标模型，因此，人工耗时更小，从而使得对医学影像的标注效率较高。
[0006]第二方面，本申请实施例提供一种医学影像处理装置，包括：通信单元和处理单元；通信单元用于获取多个医学影像；处理单元用于将多个医学影像分别输入至目标模型中，以得到多个医学影像分别对应的辅助标注结果；通信单元还用于针对至少一个医学影像中的任一个医学影像，向至少一个终端设备发送医学影像对应的辅助标注结果，医学影像对应的辅助标注结果用于辅助医生对医学影像进行人工标注，以得到医学影像对应的人工标注结果；通信单元还用于获取多个医学影像分别对应的人工标注结果；处理单元还用于根据多个医学影像和多个医学影像对应的人工标注结果训练目标模型；通信单元还用于获取第一医学影像；处理单元还用于将第一医学影像输入至训练后的目标模型，以得到第
一医学影像的辅助标注结果。
[0007]第三方面，提供一种服务器，包括：处理器和存储器，该存储器用于存储计算机程序，该处理器用于调用并运行该存储器中存储的计算机程序，执行如第一方面或其各实现方式中的方法。
[0008]第四方面，提供一种计算机可读存储介质，用于存储计算机程序，计算机程序使得计算机执行如第一方面或其各实现方式中的方法。
[0009]第五方面，提供一种计算机程序产品，包括计算机程序指令，该计算机程序指令使得计算机执行如第一方面或其各实现方式中的方法。
[0010]第六方面，提供一种计算机程序，计算机程序使得计算机执行如第一方面或其各实现方式中的方法。
[0011]综上，在本申请中，由于通过多个医学影像以及多个医学影像对应的人工标注结果来训练目标模型，从而可以提高目标模型的精度，一方面可以提高医学影像的标注精度。另一方面，如果需要提高对医学影像的标注精度，则可以不依赖于人工标注结果，而是主要依赖于目标模型，因此，人工耗时更小，从而使得对医学影像的标注效率较高。
附图说明
[0012]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0013]图1为本申请实施例提供的一种应用场景示意图；
[0014]图2为本申请实施例提供的另一种应用场景示意图；
[0015]图3为本申请实施例提供的一种医学影像处理方法的流程图；
[0016]图3A所示的是一种分割模型的示意图；
[0017]图4为本申请实施例提供的一种人工标注结果示意图；
[0018]图5为本申请实施例提供的一种获取医学影像对应的人工标注结果的方法流程图；
[0019]图6为本申请实施例提供的另一种医学影像处理方法的流程图；
[0020]图7为本申请实施例提供的再一种医学影像处理方法的流程图；
[0021]图8为本申请实施例提供的一种终端界面示意图；
[0022]图9为本申请实施例提供的一种医学影像处理装置的示意图；
[0023]图10是本申请实施例提供的服务器的示意性框图。
具体实施方式
[0024]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0025]需要说明的是，本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第
二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本专利技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或服务器不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0026]如上所述，在人工智能辅助标注过程中涉及的人工智能模型如果精度不高，一方面，将导致对医学影像的标注精度不高，另一方面，如果需要提高对医学影像的标注精度，则必须依赖人工标注结果，人工耗时更大，从而使得对医学影像的标注效率较低。
[0027]为了解决上述技术问题，本申请可以通过医学影像以及对应的人工标注结果训练人工智能模型，即下文中的目标模型，从而提高目标模型的精度，进而，提高对医学影像的标注精度和标注效率。
[0028]应理解的是，本申请技术方案可以应用于如下应用场景，但不限于此：
[0029]图1为本申请实施例提供的一种应用场景示意图，如图1所示，该场景涉及的网元包括：一台服务器110和一台终端设备1本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种医学影像处理方法，其特征在于，包括：获取多个医学影像；将所述多个医学影像分别输入至目标模型中，以得到所述多个医学影像分别对应的辅助标注结果；针对所述多个医学影像中的任一个医学影像，向至少一个终端设备发送所述医学影像对应的辅助标注结果，所述医学影像对应的辅助标注结果用于辅助医生对所述医学影像进行人工标注，以得到所述医学影像对应的人工标注结果；获取所述多个医学影像分别对应的人工标注结果；根据所述多个医学影像和所述多个医学影像对应的人工标注结果训练所述目标模型；获取第一医学影像；将所述第一医学影像输入至训练后的目标模型，以得到所述第一医学影像的辅助标注结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个医学影像和所述多个医学影像对应的人工标注结果训练所述目标模型之前，还包括：判断是否满足所述目标模型的训练条件；所述根据所述多个医学影像和所述多个医学影像对应的人工标注结果训练所述目标模型，包括：若确定满足所述目标模型的训练条件，则根据所述多个医学影像和所述多个医学影像对应的人工标注结果训练所述目标模型。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个医学影像和所述多个医学影像对应的人工标注结果训练所述目标模型之前，还包括：判断是否获取到了针对所述目标模型的训练启动指令；所述根据所述多个医学影像和所述多个医学影像对应的人工标注结果训练所述目标模型，包括：若获取到了针对所述目标模型的训练启动指令，则根据所述多个医学影像和所述多个医学影像对应的人工标注结果训练所述目标模型；若未获取到针对所述目标模型的训练启动指令，则判断是否满足所述目标模型的训练条件；所述根据所述多个医学影像和所述多个医学影像对应的人工标注结果训练所述目标模型，包括：若确定满足所述目标模型的训练条件，则根据所述多个医学影像和所述多个医学影像对应的人工标注结果训练所述目标模型。4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述判断是否满足所述目标模型的训练条件，包括：获取多个第二医学影像；针对所述多个第二医学影像中的任一个第二医学影像，根据所述第二医学影像的辅助标注结果和人工标注结果确定所述第二医学影像的至少一个兴趣区域ROI配对；计算所述至少一个ROI配对的交并比IOU，并计算所述多个第二医学影像的IOU平均值；判断所述IOU平均值是否小于或等于第一预设阈值。
5.根据权利要求1
‑
3任一项所述的方法，其特征在于，所述将所述第一医学影像输入至训练后的目标模型，以得到所述第一医学影像的辅助标注结果之后，还包括：向至少一个终端设备发送所述第一医学影像对应的辅助标注结果，所述第一医学影像对应的辅助标注结果用于辅助医生对所述第一医学影像进行人工标注，以得到所述第一医学影像对应的人工标注结果；获取所述第一医学影像对应的人工标注结果。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，针对所述多个医学影像和所述第一医学影像中的任一个医学影像，所述医学影像对应的人工标注结果是对所述医学影像对应的辅助标注结果进行的增加、删除或者修改后的结果。7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，针对所述多个医学影像和所述第一医学影...

【专利技术属性】
技术研发人员：伍健荣，熊俊峰，钱天翼，李卓琦，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：