[发明专利]神经网络训练方法及装置、电子设备和存储介质

权利要求书

1.一种神经网络训练方法，其特征在于，包括：

获取样本图像中目标区域的位置信息及类别信息；

根据所述目标区域的位置信息，裁剪出至少一个所述目标区域；

根据所述类别信息，将裁剪出的至少一个所述目标区域进行归类，得到N类样本图像块，N为整数，且N≧1；

将所述N类样本图像块输入至神经网络中进行训练。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述样本图像为医学影像图片。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取样本图像中目标区域的位置信息及类别信息包括：

对医学影像图片上的目标区域进行定位，得到所述目标区域的位置信息；

获取与所述医学影像图片关联的病理学图片；

根据所述病理学图片上的各目标区域的病理信息，标注所述影像学图片上的目标区域的类别信息。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述N类样本图像块输入至神经网络中进行训练，包括：

将任一的样本图像块输入所述神经网络进行处理，获得样本图像块的类别预测信息和预测目标区域；

至少根据所述类别预测信息和所述样本图像块的类别信息，确定分类损失；

根据所述预测目标区域和所述样本图像块的位置信息，确定分割损失；

根据所述分类损失和所述分割损失，训练所述神经网络。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述类别预测信息和所述样本图像块的类别信息，确定分类损失，包括：

根据所述类别预测信息和所述样本图像块的类别信息，确定第一分类损失；

根据所述类别预测信息和所述样本图像块所属类别的类中心的类别信息，确定第二分类损失；

对所述第一分类损失和所述第二分类损失进行加权求和处理，获得所述分类损失。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述预测目标区域和所述样本图像块的位置信息，确定分割损失，包括：

根据所述预测目标区域的像素数量在所述样本图像块中所占的第一比例，确定所述预测目标区域的第一权重和所述样本图像块中样本背景区域的第二权重；

根据所述第一权重、第二权重、所述预测目标区域和所述样本图像块的位置信息，确定所述分割损失。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，根据所述预测目标区域的像素数量在所述样本图像块中所占的第一比例，确定所述预测目标区域的第一权重和所述样本图像块中样本背景区域的第二权重，包括：

根据所述预测目标区域的像素数量在所述样本图像块中所占的第一比例，确定所述样本图像块中样本背景区域的第二比例；

将所述第二比例确定为所述第一权重，并将所述第一比例确定为第二权重。

8.根据权利要求1-7任意一项所述的方法，其特征在于，所述类别为包括：腺癌分为浸润前腺癌非典型腺瘤增生结节、原位腺癌结节、微创腺癌结节和浸润性腺癌结节。

9.根据权利要求1-8任意一项所述的方法，其特征在于，所述神经网络包括共享特征提取网络、分类网络和分割网络，

所述方法还包括：

将待处理图像块输入共享特征提取网络进行处理，获得待处理图像块的目标特征，其中，所述共享特征提取网络包括M个共享特征提取块，第i个共享特征提取块的输入特征包括前i-1个共享特征提取块的输出特征，i，M为整数且1＜i≤M；

将所述目标特征输入分类网络进行分类处理，获得所述待处理图像块的类别信息；

将所述目标特征输入分割网络进行分割处理，获得所述待处理图像块中的目标区域。