[发明专利]大脑成瘾性状评估的可视化方法、装置及介质

说明书

本发明实施例提供一种大脑成瘾性状评估的可视化方法、装置及介质。其中，方法可包括：接收客户端的可视化处理请求，可视化处理请求包括待处理图像；对待处理图像进行掩膜屏蔽处理，得到屏蔽掩膜后的微扰图像；调用可视化处理模型对微扰图像进行分类处理，得到分类结果，并对分类结果进行计算，得到微扰图像的评估数值，微扰图像的评估数值小于未经过掩膜屏蔽处理的待处理图像的评估数值；根据微扰图像的评估数值，确定可视化评估结果；发送可视化评估结果至客户端。采用本发明实施例，在降低了FMRI图像样本需求数量的同时，可以更直观、准确的定位尼古丁成瘾脑区，实现了评估结果的可视化。

技术领域

本发明涉及大数据技术领域，尤其涉及一种大脑成瘾性状评估的可视化方法、装置及介质。

背景技术

功能性磁共振成像(functional magnetic resonance imaging，FMRI)是一种神经影像学方式，能够对特定的大脑活动皮层区域进行准确定位，并捕获能够反映神经元活动的血氧变化。将FMRI与深度学习技术相结合可以从原始数据中提取出复杂的特征，但是，该特征提取方式的解释性差，且需要大量的FMRI图像作为基础。由于FMRI图像采集过程复杂、实验成本高，导致了FMRI图像获取困难，进而限制了深度学习方法对FMRI图像评估和可视化领域的研究。

发明内容

本发明实施例提供一种大脑成瘾性状评估的可视化方法、装置及介质，在降低了FMRI图像样本需求数量的同时，可以更直观、准确的定位尼古丁成瘾脑区，实现了评估结果的可视化。

第一方面，本发明实施例提供一种大脑成瘾性状评估的可视化方法，包括：

接收客户端的可视化处理请求，所述可视化处理请求包括待处理图像，所述可视化处理请求用于请求获取所述待处理图像的可视化评估结果；

对所述待处理图像进行掩膜屏蔽处理，得到屏蔽掩膜后的微扰图像；

调用可视化处理模型对所述微扰图像进行分类处理，得到分类结果，并对所述分类结果进行计算，得到所述微扰图像的评估数值，所述微扰图像的评估数值小于未经过掩膜屏蔽处理的所述待处理图像的评估数值；

根据所述微扰图像的评估数值，确定所述可视化评估结果；

发送所述可视化评估结果至所述客户端。

在该技术方案中，客户端发送包括待处理图像的可视化处理请求后至服务器，以使服务器对该待处理图像进行掩膜屏蔽处理，得到屏蔽掩膜后的微扰图像，通过已训练好的可视化处理模型对微扰图像进行分类，得到的分类结果，并对该分类结果进行加权计算，得到微扰图像的评估数值，该微扰图像的评估数值小于未经过掩膜屏蔽处理的所述待处理图像的评估数值，该评估数值用于确定掩膜区域是否为影响分类结果的关键区域，则根据微扰图像的评估数值，确定可视化评估结果，该可视化评估结果为影响评估数值的关键区域，将该可视化评估结果发送至客户端。通过这种方法，无需大量的FMRI图像作为基础样本，仍然可以准确定位尼古丁成瘾激活区域，从而实现评估结果的可视化。

第二方面，本发明实施例提供一种大脑成瘾性状评估的可视化处理装置，包括：

收发单元，用于接收客户端的可视化处理请求，所述可视化处理请求包括待处理图像，所述可视化处理请求用于请求获取所述待处理图像的可视化评估结果；

处理单元，用于对所述待处理图像进行掩膜屏蔽处理，得到屏蔽掩膜后的微扰图像；调用可视化处理模型对所述微扰图像进行分类处理，得到分类结果，并对所述分类结果进行计算，确定所述可视化评估结果；

所述收发单元，还用于发送所述可视化评估结果至所述客户端。