[发明专利]一种图像处理模型构建方法、装置、设备及可读存储介质

权利要求书

1.一种图像处理模型构建方法，其特征在于，包括：

获取并解析模型构建请求，得到模型集成模块选取参数；

利用所述模型集成模块选取参数，生成配置文件；

调用所述配置文件，从图像处理模型集成库中选出模型集成模块；

利用所述模型集成模块，构建初始图像处理模型；

训练所述初始图像处理模型，得到用于处理医学图像的目标图像处理模型。

2.根据权利要求1所述的图像处理模型构建方法，其特征在于，所述获取并解析模型构建请求，得到模型集成模块选取参数，包括：

对人机交互界面进行监控，得到所述模型构建请求；

解析所述模型构建请求，得到所述模型集成模块选取参数；所述模型集成模块选取参数包括模型集成模块标识和模型集成模块内部参数。

3.根据权利要求1所述的图像处理模型构建方法，其特征在于，包括：所述图像处理模型集成库为影像组学模型集成库，

相应地，所述初始图像处理模型为初始影像组学模型，所述目标图像处理模型为目标影像组学模型。

4.根据权利要求3所述的图像处理模型构建方法，其特征在于，调用所述配置文件，从图像处理模型集成库中选出模型集成模块，包括：

调用所述配置文件，并从所述影像组学模型集成库中选出特征提取器、特征工程算法和网络。

5.根据权利要求4所述的图像处理模型构建方法，其特征在于，调用所述配置文件，并从所述影像组学模型集成库中选出特征提取器、特征工程算法和网络，包括：

利用特征提取模块，根据所述配置文件配置所述特征提取器，并生成所述特征提取器的配置表；

利用特征工程模块，根据所述配置文件从集成的多种特征筛选算法和多种特征降维算法中筛选出所述特征工程算法；所述特征工程算法包括所述特征筛选算法和所述特征降维算法；

利用网络模块，根据所述配置文件从集成的机器学习网络和/或深度学习分类网络中选择所述网络。

6.根据权利要求3所述的图像处理模型构建方法，其特征在于，训练所述初始图像处理模型，得到用于处理医学图像的目标图像处理模型，包括：

从人机交互界面中获取训练参数；

利用所述训练参数训练所述初始影像组学模型，得到所述目标影像组学模型。

7.根据权利要求3至6任一项所述的图像处理模型构建方法，其特征在于，在训练所述初始图像处理模型，得到用于处理医学图像的目标图像处理模型之后，还包括：

获取初始医学图像；

勾勒所述初始医学图像的病灶范围，得到目标医学图像；

利用所述目标影像组学模型对所述目标医学图像进行处理，得到病灶信息。

8.根据权利要求1至6任一项所述的图像处理模型构建方法，其特征在于，在训练所述初始图像处理模型，得到用于处理医学图像的目标图像处理模型之后，还包括：

对所述目标图像处理模型进行测评，得到测评结果。

9.根据权利要求8所述的图像处理模型方法，其特征在于，还包括：

利用所述测评结果，从多个所述目标图像处理模型中，筛选出目标应用场景所需的实用图像处理模型。

10.一种图像处理模型构建装置，其特征在于，包括：

请求解析单元，用于获取并解析模型构建请求，得到模型集成模块选取参数；

配置文件获取单元，用于利用所述模型集成模块选取参数，生成配置文件；

集成模块选择单元，用于调用所述配置文件，从图像处理模型集成库中选出模型集成模块；

模型构建单元，用于利用所述模型集成模块，构建初始图像处理模型；

模型训练单元，用于训练所述初始图像处理模型，得到用于处理医学图像的目标图像处理模型。