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申请/专利权人：杭州唯精医疗机器人有限公司
摘要：本申请提供一种基于模型的病变图像的识别方法、装置和电子设备，涉及智能医疗控制领域。该方法包括：电子设备可以获取采集得到初始图像。电子设备可以通过将该初始图像输入该第一分割模型，实现该初始图像中器官图像区域的识别，并确定器官图像区域的位置。电子设备可以根据该器官图像区域的位置，从该初始图像中裁剪得到包含该器官图像区域的裁剪图像。电子设备可以通过将该裁剪图像输入该第二分割模型，实现该裁剪图像中病变图像区域的识别。电子设备可以根据器官图像区域的位置和病变图像区域的位置，在初始图像中标记该器官图像区域和病变图像区域，得到病变图像。本申请的方法提高了病变区域的分割准确性，提高了分割结果的可靠性。
主权项：1.一种基于模型的病变图像的识别方法，其特征在于，所述方法包括：采集初始图像；所述初始图像表征通过医疗器械直接采集得到的图像；使用第一分割模型对所述初始图像进行处理，识别得到所述初始图像中器官图像区域的位置；其中，所述第一分割模型通过编码器、瓶颈层和解码器完成所述器官图像区域的识别；所述编码器用于将所述初始图像转换为不同分辨率的第一特征图像；所述瓶颈层用于通过语义识别，确定不同分辨率的第一特征图像中与器官图像区域相关的特征的位置；所述解码器用于根据不同分辨率的第一特征图像中与器官图像区域相关的特征的位置确定初始图像中所述器官图像区域的位置；根据识别得到所述初始图像中器官图像区域的位置，裁剪所述初始图像，得到包含有所述器官图像区域的裁剪图像；使用第二分割模型对所述裁剪图像进行处理，识别得到所述器官图像区域中病变图像区域的位置；其中，所述第二分割模型与所述第一分割模型具有不同的模型参数，且所述第二分割模型的瓶颈层具有多次重复的语义提取模块，所述第二分割模型的网络结构为特征金字塔网络结构；根据识别得到的所述器官图像区域的位置和所述病变图像区域的位置，在所述初始图像中进行标记处理，得到最终的病变图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州唯精医疗机器人有限公司 基于模型的病变图像的识别方法、装置和电子设备
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