本申请实施例公开了一种病灶区域识别方法、装置、电子设备和存储介质，属于计算机技术领域；本申请实施例可以获取待识别医学影像；对待识别医学影像进行识别，得到待识别医学影像的至少一个病灶边界信息；响应于针对至少一个病灶边界信息的选择操作，生成待识别医学影像的病灶区域，可以提高识别出医学影像中病灶区域的准确性。区域的准确性。区域的准确性。
【技术实现步骤摘要】
一种病灶区域识别方法、装置、电子设备和存储介质
[0001]本申请涉及计算机
，具体涉及一种病灶区域识别方法、装置、电子设备和存储介质。
技术介绍
[0002]人工智能(Artificial Intelligence,AI)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。随着人工智能的发展，人工智能技术也在多个领域展开研究和应用，利用可以将AI技术应用在医学领域。例如，可以利用AI技术自动地识别出医学图像中的病灶区域。
[0003]但是，本申请的专利技术人在对现有技术的实践中发现，由于一些病灶的复杂性或者AI模型精确度的问题，导致现有的AI技术识别出的病灶区域可能与真实的病灶区域存在误差，或者现有的AI技术无法从医学影像中识别出病灶区域，这会降低利用AI技术自动地识别出医学图像中的病灶区域的准确性。
技术实现思路
[0004]本申请实施例提出了一种病灶区域识别方法、装置、电子设备和存储介质，可以提高识别出医学图像中病灶区域的准确性。
[0005]本申请实施例提供了一种病灶区域识别方法，包括：
[0006]获取待识别医学影像；
[0007]对所述待识别医学影像进行识别，得到所述待识别医学影像的至少一个病灶边界信息；
[0008]响应于针对所述至少一个病灶边界信息的选择操作，生成所述待识别医学影像的病灶区域。
[0009]相应的，本申请实施例还提供了一种病灶区域识别装置，包括：
[0010]获取单元，用于获取待识别医学影像；
[0011]识别单元，用于对所述待识别医学影像进行识别，得到所述待识别医学影像的至少一个病灶边界信息；
[0012]生成单元，用于响应于针对所述至少一个病灶边界信息的选择操作，生成所述待识别医学影像的病灶区域。
[0013]在一实施例中，所述识别单元，可以包括：
[0014]类型检测子单元，用于对所述待识别医学影像进行病灶类型检测，得到所述待识别医学影像的病灶类型；
[0015]结构确定子单元，用于根据所述病灶类型，确定所述病灶类型对应的边界结构信息；
[0016]边界生成子单元，用于基于所述边界结构信息，生成所述待识别医学影像中的至
少一个病灶边界信息。
[0017]在一实施例中，所述边界生成子单元，可以包括：
[0018]位置识别模块，用于对所述待识别医学影像进行识别，得到所述待识别医学影像中病灶的位置信息；
[0019]定位模块，用于基于所述位置信息，在所述待识别医学影像中进行定位，得到符合所述位置信息的定位标识；
[0020]生成模块，用于基于所述定位标识，生成符合所述边界结构信息的病灶边界信息。
[0021]在一实施例中，所述生成单元，可以包括：
[0022]边界确定子单元，用于响应于针对所述至少一个病灶边界信息的选择操作，在至少一个病灶边界信息中确定目标边界信息，其中，所述目标边界信息包括至少一个目标参考点；
[0023]连接子单元，用于将所述至少一个目标参考点进行连接处理，得到所述病灶区域。
[0024]在一实施例中，所述病灶区域识别装置，还可以包括：
[0025]检测单元，用于对对象针对所述待识别医学影像的操作进行检测；
[0026]采集单元，用于当检测到所述对象的操作为预设目标操作时，采集所述操作对应的操作属性信息；
[0027]显示单元，用于基于所述操作属性信息，在所述待识别医学影像中显示所述病灶区域和所述病灶边界信息。
[0028]在一实施例中，所述显示单元，可以包括：
[0029]状态确定子单元，用于基于所述操作属性信息，确定所述对象的查看状态信息；
[0030]筛选子单元，用于基于所述查看状态信息，在所述病灶边界信息中筛选出待显示病灶边界信息；
[0031]区域显示子单元，用于显示所述待显示病灶边界信息和所述病灶区域。
[0032]在一实施例中，所述状态确定子单元，可以包括：
[0033]匹配模块，用于将所述操作属性信息和预设属性阈值进行匹配；
[0034]第一确定模块，用于当所述操作属性信息符合所述预设属性阈值时，确定所述对象的查看状态信息为第一查看状态；
[0035]第二确定模块，用于当所述操作属性信息不符合所述预设属性阈值时，确定所述对象的查看状态信息为第二查看状态。
[0036]相应的，本申请实施例还提供一种电子设备，所述电子设备包括存储器和处理器；所述存储器存储有计算机程序，所述处理器用于运行所述存储器内的计算机程序，以执行本申请实施例任一提供的病灶区域识别方法。
[0037]相应的，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本申请实施例任一提供的病灶区域识别方法。
[0038]本申请实施例可以获取待识别医学影像；对待识别医学影像进行识别，得到待识别医学影像的至少一个病灶边界信息；响应于针对至少一个病灶边界信息的选择操作，生成待识别医学影像的病灶区域，可以提高识别出医学影像中病灶区域的准确性。
附图说明
[0039]为了更清楚地说明本申请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申请的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，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。
[0040]图1是本申请实施例提供的病灶区域识别方法的场景示意图；
[0041]图2是本申请实施例提供的病灶区域识别方法的流程示意图；
[0042]图3是本申请实施例提供的医学影像的场景示意图；
[0043]图4是本申请实施例提供的医学影像的又一场景示意图；
[0044]图5是本申请实施例提供的医学影像的又一场景示意图；
[0045]图6是本申请实施例提供的医学影像的又一场景示意图；
[0046]图7是本申请实施例提供的医学影像的又一场景示意图；
[0047]图8是本申请实施例提供的病灶区域识别方法的又一流程示意图；
[0048]图9是本申请实施例提供的医学影像的又一场景示意图；
[0049]图10是本申请实施例提供的医学影像的又一场景示意图；
[0050]图11是本申请实施例提供的医学影像的又一场景示意图；
[0051]图12是本申请实施例提供的病灶区域识别装置的结构示意图；
[0052]图13是本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0053]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，然而，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种病灶区域识别方法，其特征在于，包括：获取待识别医学影像；对所述待识别医学影像进行识别，得到所述待识别医学影像的至少一个病灶边界信息；响应于针对所述至少一个病灶边界信息的选择操作，生成所述待识别医学影像的病灶区域。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述待识别医学影像进行识别，得到所述待识别医学影像的至少一个病灶边界信息，包括：对所述待识别医学影像进行病灶类型检测，得到所述待识别医学影像的病灶类型；根据所述病灶类型，确定所述病灶类型对应的边界结构信息；基于所述边界结构信息，生成所述待识别医学影像中的至少一个病灶边界信息。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述边界结构信息，生成所述待识别医学影像中的至少一个病灶边界信息，包括：对所述待识别医学影像进行识别，得到所述待识别医学影像中病灶的位置信息；基于所述位置信息，在所述待识别医学影像中进行定位，得到符合所述位置信息的定位标识；基于所述定位标识，生成符合所述边界结构信息的病灶边界信息。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述响应于针对所述至少一个病灶边界信息的选择操作，生成所述待识别医学影像的病灶区域，包括：响应于针对所述至少一个病灶边界信息的选择操作，在至少一个病灶边界信息中确定目标边界信息，其中，所述目标边界信息包括至少一个目标参考点；将所述至少一个目标参考点进行连接处理，得到所述病灶区域。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：对对象针对所述待识别医学影像的操作进行检测；当检测到所述对象的操作为预设目标操作时，采集所述操作...
【专利技术属性】
技术研发人员：肖月庭，阳光，郑超，郭允博，
申请(专利权)人：数坤北京网络科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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