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申请/专利权人：平安科技(深圳)有限公司

摘要：本申请实施例属于人工智能领域，涉及一种异常图像筛查方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：接收病灶筛查请求，病灶筛查请求至少携带有原始图像信息以及与原始图像信息相对应的病灶预测结果；创建与病灶预测结果相对应的感受性曲线数据；获取与感受性曲线数据相对应的高阈值数据；获取与感受性曲线数据相对应的低阈值数据；基于高阈值数据、低阈值数据以及原始图像信息的连通性对病灶预测结果进行筛选操作，获得病灶筛选结果；输出病灶筛选结果。此外，本发明还涉及区块链技术，病灶筛选结果可存储于区块链中。本申请不仅有效的兼顾病灶漏检和假阳性引入问题，而且还利用了图像相邻层间病灶相关性信息，可以起到对网络学习方式的补充和优化。

主权项：1.一种用于3D图像的异常图像筛查方法，其特征在于，包括下述步骤：接收病灶筛查请求，所述病灶筛查请求至少携带有原始图像信息以及与所述原始图像信息相对应的病灶预测结果；创建与所述病灶预测结果相对应的感受性曲线数据；获取与所述感受性曲线数据相对应的高阈值数据；获取与所述感受性曲线数据相对应的低阈值数据；基于所述高阈值数据、低阈值数据以及所述原始图像信息的连通性对所述病灶预测结果进行筛选操作，获得病灶筛选结果，其中，所述筛选操作包括将所述病灶预测结果中的置信度大于等于所述高阈值数据的实例确认为存在病灶，将所述病灶预测结果中的置信度小于所述高阈值数据且大于所述低阈值数据的实例确认为存在候选病灶，删除所述病灶预测结果中的置信度小于所述低阈值数据的实例，根据所述原始图像信息的连通性将确认为存在病灶的实例的相邻层面中确认为存在候选病灶的实例修改为确认存在病灶，将确认为存在病灶的实例作为所述病灶筛选结果；输出所述病灶筛选结果；所述获取与所述感受性曲线数据相对应的高阈值数据的步骤，包括下述步骤：获取与所述感受性曲线数据相对应的最佳临界点，所述最佳临界点表示为：P=maxTPR-FPR其中，P表示为所述感受性曲线上最近左上角的点，TPR表示为预测的阳性实例中实际为阳性的实例数占所有阳性实例的比例，FPR表示为预测的阳性实例中实际为阴性的实例数占所有阴性实例数的比例；将所述最佳临界点作为所述高阈值数据；所述获取与所述感受性曲线数据相对应的低阈值数据的步骤，包括下述步骤：基于最小二乘法对所述感受性曲线进行方程拟合操作，获得曲线坐标方程：y=fx；其中，fx表示为拟合后的曲线坐标方程；获取与所述曲线坐标方程相对应的曲率，所述曲率表示为：；其中，y=fx，K表示该感受性曲线在横坐标为x位置的曲率；将曲率趋近于0或者曲率变化较小的点作为所述低阈值数据。

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百度查询： 平安科技(深圳)有限公司 用于3D图像的异常图像筛查方法、装置、设备及存储介质