[发明专利]图像识别方法及设备

权利要求书

1.一种图像识别方法，其特征在于，包括：

获取用户终端发送的经过编码处理后的待识别的医疗图像；

对所述待识别的医疗图像进行解码处理，得到处理后的医疗图像；

采用目标网络模型，对所述处理后的医疗图像进行处理，以获取所述处理后的医疗图像中的病灶区域，其中所述目标网络模型是通过对基础网络模型训练得到的；

将所述处理后的医疗图像中的病灶区域发送给所述用户终端；

所述方法还包括：

获取第二样本图像；

对于每张第二样本图像，基于预设选择性搜索算法，提取所述第二样本图像的感兴趣区域；

对所述第二样本图像的感兴趣区域和所述第二样本图像的预设标定区域进行交并比计算，得到交并比值；

在所述交并比值大于预设分类阈值时，确定所述第二样本图像为阳性样本图像；

在所述交并比值小于或等于所述预设分类阈值时，确定所述第二样本图像为阴性样本图像；

根据所述阳性样本图像和阴性样本图像对基础网络模型进行训练和测试，得到所述目标网络模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述待识别的医疗图像进行解码处理，得到处理后的医疗图像，包括：

采用目标解码网络模型，对所述待识别的医疗图像进行解码处理，以获取所述处理后的医疗图像，其中所述目标解码网络模型用于对医疗图像进行解码处理。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取解码权重参数，并对所述解码权重参数进行组合，得到多个解码权重参数集合；

从所述多个解码权重参数集合中确定目标解码权重参数集合；

获取第一样本图像，并根据所述第一样本图像对基础解码网络模型中的解码权重参数进行训练和测试，得到所述目标解码网络模型，其中所述基础解码网络模型中的解码权重参数与所述目标解码权重参数集合所包括的解码权重参数相同。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述从所述多个解码权重参数集合中确定目标解码权重参数集合，包括：

对于每个解码权重参数集合，基于所述解码权重参数集合，对所述第一样本图像进行解码处理，得到所述解码权重参数集合对应的样本图像，并将所述解码权重参数集合对应的样本图像与所述第一样本图像进行对比，得到所述解码权重参数集合对应的图像准确度；

查找图像准确度最高的解码权重参数集合，并将其确定为所述目标解码权重参数集合。

5.一种图像识别方法，其特征在于，包括：

获取待识别的医疗图像，并对所述待识别的医疗图像进行编码处理；

将经过编码处理后的待识别的医疗图像发送给服务器，以使服务器对所述经过编码处理后的待识别的医疗图像进行解码处理，得到处理后的医疗图像，并采用目标网络模型，获取所述处理后的医疗图像中的病灶区域；其中，所述目标网络模型是通过对基础网络模型训练得到的；所述训练方法包括：获取第二样本图像；对于每张第二样本图像，基于预设选择性搜索算法，提取所述第二样本图像的感兴趣区域；对所述第二样本图像的感兴趣区域和所述第二样本图像的预设标定区域进行交并比计算，得到交并比值；在所述交并比值大于预设分类阈值时，确定所述第二样本图像为阳性样本图像；在所述交并比值小于或等于所述预设分类阈值时，确定所述第二样本图像为阴性样本图像；根据所述阳性样本图像和阴性样本图像对基础网络模型进行训练和测试，得到所述目标网络模型；

接收服务器发送的所述处理后的医疗图像中的病灶区域。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述待识别的医疗图像进行编码处理，包括：

采用目标编码网络模型，对所述待识别的医疗图像进行编码处理，其中所述目标编码网络模型用于对医疗图像进行编码处理。

7.一种图像识别设备，其特征在于，包括：至少一个处理器和存储器；

所述存储器存储计算机执行指令；

所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述至少一个处理器执行如权利要求1至4任一项所述的图像识别方法。