[发明专利]人体部位的异常检测方法、装置和存储介质有效
| 申请号： | 201910168066.4 | 申请日： | 2019-03-06 |
| 公开（公告）号： | CN110033019B | 公开（公告）日： | 2021-07-27 |
| 发明（设计）人： | 周洪宇 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/46;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京康信知识产权代理有限责任公司 11240 | 代理人： | 周婷婷 |
| 地址： | 518000 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种人体部位的异常检测方法、装置和存储介质。该方法包括：获取目标人体部位的第一射线影像和目标文本；通过第一神经网络模型获取第一射线影像的每个子射线影像的图像特征向量；通过第二神经网络模型对目标文本的编码向量进行处理，得到目标文本的文本特征向量；将每个子射线影像的图像特征向量和文本特征向量进行融合，得到目标特征向量；通过第三神经网络模型对每个子射线影像对应的目标特征向量进行处理，得到每个子射线影像所指示的子人体部位出现异常的第一概率；输出由多个第一概率的平均概率得到的用于预测目标人体部位出现异常的目标概率。本发明解决了相关技术中对人体部位的异常进行预测的准确率低的技术问题。 | ||
| 搜索关键词： | 人体 部位 异常 检测 方法 装置 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种人体部位的异常检测方法，其特征在于，包括：获取待检测的目标人体部位的第一射线影像和用于指示所述目标人体部位的目标文本；获取所述第一射线影像的多个子射线影像，并通过预先训练好的第一神经网络模型获取每个所述子射线影像的图像特征向量；获取所述目标文本的编码向量，并通过预先训练好的第二神经网络模型对所述编码向量进行处理，得到所述目标文本的文本特征向量；将每个所述子射线影像的图像特征向量和所述文本特征向量进行融合，得到与每个所述子射线影像对应的目标特征向量；通过预先训练好的第三神经网络模型对每个所述子射线影像对应的目标特征向量进行处理，得到每个所述子射线影像所指示的子人体部位出现异常的第一概率；输出由多个所述第一概率的平均概率得到的用于预测所述目标人体部位出现异常的目标概率，其中，多个所述第一概率与多个所述子射线影像一一对应。
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