[发明专利]一种目标识别方法及装置

权利要求书

1.一种目标识别方法，其特征在于，包括：

从DR图像中识别目标区域；

依据DR图像与CT图像的配准参数，获取所述目标区域在所述CT图像的目标截面对应的区域，作为配准区域，沿所述CT图像的第三方向，提取每个所述目标截面的所述配准区域，得到所述目标区域在CT图像中对应的目标区域块，所述DR图像与所述CT图像为针对同一对象采集的图像；所述第三方向为三维坐标方向中，除确定所述目标截面的方向之外的方向；

确定所述目标区域块的识别结果；

所述依据DR图像与CT图像的配准参数，获取所述目标区域在所述CT图像的目标截面对应的区域，作为配准区域，包括：

依据所述配准参数，获取所述目标区域在所述CT图像的目标截面对应的区域，并将所述目标区域在所述CT图像的目标截面对应的区域扩大预设数值，得到配准区域。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述确定所述目标区域在CT图像中对应的目标区域块之前，还包括：

从构成所述CT图像的多帧图像中选择目标帧图像，所述多帧图像均包括所述对象在所述DR图像中的成像面的成像；

将所述目标帧图像与所述DR图像进行配准，得到所述配准参数。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标帧图像为所述多帧图像中，所述对象所占的区域最大的图像帧。

4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述目标截面为所述CT图像的截面中与所述DR图像包括同一个成像面的成像的截面。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述依据DR图像与CT图像的配准参数，获取所述目标区域在所述CT图像的目标截面对应的区域，作为配准区域，还包括：

依据所述配准参数，获取候选区域在所述CT图像的目标截面对应的区域，作为配准区域，所述候选区域的长度为第一数值，宽度为第二数值，其中，所述第一数值大于所述目标区域的长度，和/或，所述第二数值大于所述目标区域的宽度。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从DR图像中识别目标区域，包括：

将所述DR图像输入预设的第一神经网络模型，得到所述第一神经网络模型输出的所述目标区域，所述目标区域为所述对象所在区域中属于预设类型的区域；

所述确定所述目标区域块的识别结果，包括：

将所述目标区域块输入预设的第二神经网络模型，得到所述第二神经网络模型输出的所述目标区域块的识别结果。

7.一种目标识别装置，其特征在于，包括：

第一识别单元，用于从DR图像中识别目标区域；

确定单元，用于依据DR图像与CT图像的配准参数，获取所述目标区域在所述CT图像的目标截面对应的区域，作为配准区域，沿所述CT图像的第三方向，提取每个所述目标截面的所述配准区域，得到所述目标区域在CT图像中对应的目标区域块，所述DR图像与所述CT图像为针对同一对象采集的图像；所述第三方向为三维坐标方向中，除确定所述目标截面的方向之外的方向；

第二识别单元，用于确定所述目标区域块的识别结果；

所述依据DR图像与CT图像的配准参数，获取所述目标区域在所述CT图像的目标截面对应的区域，作为配准区域，包括：

依据所述配准参数，获取所述目标区域在所述CT图像的目标截面对应的区域，并将所述目标区域在所述CT图像的目标截面对应的区域扩大预设数值，得到配准区域。

8.一种目标识别设备，其特征在于，包括：

存储器和处理器；

所述存储器用于存储一个或多个程序；

所述处理器用于执行所述一个或多个程序，以使得所述目标识别设备实现权利要求1-6中任一项所述的目标识别方法。

9.一种计算机可读介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行权利要求1-6中任一项所述的目标识别方法。