申请/专利权人：北京核信锐视安全技术有限公司

申请日：2022-09-28

公开（公告）日：2023-01-24

公开（公告）号：CN115272328B

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G16H30/40

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.01.24#授权;2022.11.18#实质审查的生效;2022.11.01#公开

摘要：本发明提供一种面向新冠肺炎的肺部超声影像检测模型训练系统，包括：图像处理模块，用于根据至少一种图像处理方法分别对获取的原始肺部超声影像集进行处理，得到对应至少一种图像处理方法的至少一种预处理影像集；图像标注模块，用于对于每种预处理影像集，通过至少一种标注方法分别进行标注，得到至少一种样本集；模型训练模块，用于对于每种样本集，通过样本集训练至少一种待训练模型，得到至少一种训练完成的模型，根据预设的评估标准评估至少一种训练完成的模型，确定至少一个目标模型，以及确定对应目标模型的样本集的图像处理方法。实现了直接检测病灶，无放射线损害，比CT等检测技术有明显优势，具有较高的应用价值及推广价值。

主权项：1.一种面向新冠肺炎的肺部超声影像检测模型训练系统，其特征在于，包括：图像处理模块，用于根据至少一种图像处理方法分别对获取的原始肺部超声影像集进行处理，得到对应至少一种图像处理方法的至少一种预处理影像集，包括：获取原始肺部超声影像集，对原始肺部超声影像分别做Canny、反灰度化、二值化、归一化预处理，得到多种预处理影像集；图像标注模块，用于对于每种预处理影像集，通过至少一种标注方法分别进行标注，得到至少一种样本集，包括：对多种预处理影像集分别进行松散型标注和紧凑型标注，得到多种样本集；模型训练模块，用于对于每种样本集，通过所述样本集训练至少一种待训练模型，得到至少一种训练完成的模型，根据预设的评估标准评估所述至少一种训练完成的模型，确定至少一个目标模型，以及确定对应所述目标模型的样本集的图像处理方法，所述至少一个目标模型对应至少一个肺部症状，所述对应所述目标模型的样本集的图像处理方法用于处理待检测的超声影像；用不同的样本集训练待训练模型，具体步骤如下：B1.配置预训练的初始权重和超参数；B2.用每个样本集Wi，训练目标检测模型Ui，1=i=10；具体步骤如下：B2.1利用Wi的训练集训练模型Ui，得到模型损失lossi；B2.2判断损失lossi是否收敛达到预设标准，如未达到预设标准，则调整模型的超参数，重新训练模型；如已达到预设标准，则结束训练，导出训练好的模型权重系数；B2.3将Wi的验证集输入训练好的模型，通过预测结果及标注结果计算模型的评估指标，所述的评估指标包括检测正确率Pi、召回率Ri；B2.4若模型的评估指标未达到预设标准，则调整模型的超参数，重新训练模型；如已达到预设标准，则结束训练，导出训练好的模型权重系数。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京核信锐视安全技术有限公司 一种面向新冠肺炎的肺部超声影像检测模型训练系统

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