申请/专利权人：平安科技(深圳)有限公司

申请日：2020-09-22

公开（公告）日：2021-01-19

公开（公告）号：CN111932562B

主分类号：G06T7/11(20170101)

分类号：G06T7/11(20170101);G06T3/40(20060101);G06N3/04(20060101);G06K9/62(20060101);G06F21/64(20130101);G06F21/60(20130101);G06F16/27(20190101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2021.01.19#授权;2020.12.01#实质审查的生效;2020.11.13#公开

摘要：本发明涉及机器学习技术，揭露了一种基于CT序列的图像识别方法，包括：获取目标病理组织的组织图像序列和病灶图像序列；对组织图像序列和病灶图像序列进行特征提取，将第一特征图像集和二特征图像集拼接为病灶特征图；生成病灶特征图的预测图像标签；计算预测图像标签和预置目标病理标签之间的损失值，根据损失值对特征提取模型进行更新得到目标图像识别模型；利用目标图像识别模型对待识别图像序列进行图像识别，得到识别结果。本发明还提出了基于CT序列的图像识别装置及计算机可读存储介质。此外，本发明还涉及区块链技术，待识别图像序列可存储于区块链节点中。本发明可以应用于医学图像的识别。本发明可提高图像识别的效率和精确度。

主权项：1.一种基于CT序列的图像识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标病理组织的组织图像序列和病灶图像序列；将所述组织图像序列中所有图像输入至预先构建的特征提取模型进行特征提取，得到第一特征图像集；将所述病灶图像序列中所有图像输入至所述预先构建的特征提取模型进行特征提取，得到第二特征图像集；将所述第一特征图与所述第二特征图进行拼接，得到病灶特征图；对所述病灶特征图进行图像识别，得到预测图像标签，包括：利用激活函数计算所述病灶特征图的标签为预设标签的概率值，并根据所述概率值生成所述病灶特征图对应的预测图像标签；计算所述预测图像标签和所述目标病理组织的预置目标病理标签之间的损失值，根据所述损失值对所述特征提取模型进行更新，得到目标图像识别模型；获取待识别图像序列，利用所述目标图像识别模型对所述待识别图像序列进行图像识别，得到识别结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 平安科技(深圳)有限公司 基于CT序列的图像识别方法、装置、电子设备及介质

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