[发明专利]三维医学图像的识别方法、装置、设备、存储介质及产品

说明书

本申请公开了一种三维医学图像的识别方法、装置、设备、存储介质及产品，涉及人工智能领域。该方法包括：在第i轮特征提取过程中，对第i‑1轮三维医学图像特征进行视角重排，得到二维图像特征，第i‑1轮三维医学图像特征是对三维医学图像进行第i‑1轮特征提取得到的特征，且不同二维图像特征是第i‑1轮三维医学图像特征在不同视角下的特征；对各个二维图像特征进行语义特征提取，得到不同视角下的图像语义特征；对不同视角下的图像语义特征进行特征融合，得到第i轮三维医学图像特征；基于第k轮特征提取得到的第k轮三维医学图像特征进行图像识别，得到三维医学图像的图像识别结果，k大于等于i。

技术领域

本申请实施例涉及人工智能领域，特别涉及一种三维医学图像的识别方法、装置、设备、存储介质及产品。

背景技术

在医学领域中，利用计算机视觉技术对三维医学图像进行识别，有助于对疾病病情状态进行预测。

目前，在对三维医学图像进行识别过程中，可利用图像密集预测方法对三维医学图像进行图像分析，其中，密集预测方法是指对图像中每个像素进行预测的方法。相关技术中，在对三维医学图像进行密集预测时，将基于整体三维医学图像进行图像识别，得到图像识别结果。

然而，基于三维医学图像直接进行图像识别的方式计算量较大，识别效率较低，且还需大量数据进行预训练，方式较为复杂。

发明内容

本申请实施例提供了一种三维医学图像的识别方法、装置、设备、存储介质及产品，可提高三维医学图像的识别效率，降低计算复杂度。所述技术方案如下：

一方面，本申请实施例提供了一种三维医学图像的识别方法，所述方法包括：

在第i轮特征提取过程中，对第i-1轮三维医学图像特征进行视角重排，得到二维图像特征，所述第i-1轮三维医学图像特征是对三维医学图像进行第i-1轮特征提取得到的特征，且不同二维图像特征是所述第i-1轮三维医学图像特征在不同视角下的特征；

对各个所述二维图像特征进行语义特征提取，得到不同视角下的图像语义特征；

对不同视角下的所述图像语义特征进行特征融合，得到第i轮三维医学图像特征；

基于第k轮特征提取得到的第k轮三维医学图像特征进行图像识别，得到所述三维医学图像的图像识别结果，k大于等于i。

另一方面，本申请实施例提供了一种三维医学图像的识别装置，所述装置包括：

视角重排模块，用于在第i轮特征提取过程中，对第i-1轮三维医学图像特征进行视角重排，得到二维图像特征，所述第i-1轮三维医学图像特征是对三维医学图像进行第i-1轮特征提取得到的特征，且不同二维图像特征是所述第i-1轮三维医学图像特征在不同视角下的特征；

特征提取模块，用于对各个所述二维图像特征进行语义特征提取，得到不同视角下的图像语义特征；

特征融合模块，用于对不同视角下的所述图像语义特征进行特征融合，得到第i轮三维医学图像特征；

图像识别模块，用于基于第k轮特征提取得到的第k轮三维医学图像特征进行图像识别，得到所述三维医学图像的图像识别结果，k大于等于i。

另一方面，本申请实施例提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现如上述方面所述的三维医学图像的识别方法。

另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由处理器加载并执行以实现如上述方面所述的三维医学图像的识别方法。