申请/专利权人：杭州深睿博联科技有限公司;北京深睿博联科技有限责任公司

申请日：2020-04-29

公开（公告）日：2023-08-25

公开（公告）号：CN111681247B

主分类号：G06T7/11

分类号：G06T7/11;G06T7/194

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.08.25#授权;2020.10.20#实质审查的生效;2020.09.18#公开

摘要：本申请实施例提供了一种肺叶肺段分割模型训练方法和装置，解决了现有肺叶肺段分割模型训练方式的准确率低的问题。该肺叶肺段分割模型训练方法包括：获取包括肺区域标记、肺叶区域标记和肺段区域标记的样本影像数据；将所述样本影像数据输入实例分割模型以获取肺叶轮廓分割结果和肺段轮廓分割结果；根据所述肺叶轮廓分割结果和所述肺段轮廓分割结果与所述肺叶区域标记和所述肺段区域标记的差别计算损失函数值；以及基于所述损失函数值调整所述实例分割模型的网络参数。

主权项：1.一种肺叶肺段分割模型训练方法，其特征在于，包括：获取包括肺区域标记、肺叶区域标记和肺段区域标记的样本影像数据；将所述样本影像数据输入实例分割模型以获取肺叶轮廓分割结果和肺段轮廓分割结果；根据所述肺叶轮廓分割结果和所述肺段轮廓分割结果与所述肺叶区域标记和所述肺段区域标记的差别计算损失函数值；以及基于所述损失函数值调整所述实例分割模型的网络参数；其中：所述实例分割模型的预测输出结果包括18个肺段通道和1个背景通道，所述损失函数值包括前背景损失函数值；其中，所述前背景损失函数值的计算方法包括如下三种计算方式的一种或多种组合，其中每种计算方式对应不同的组合权重：在背景通道上，采用二分类的交叉熵来计算所述前背景损失函数值；将背景通道与18个肺段通道组合成一个19分类的结果，利用二分类的交叉熵损失来计算背景通道上的所述前背景损失函数值；将背景通道与从18个肺段通道中按照特定规则选出的前景通道做二分类的交叉熵损失作为所述前背景损失函数值；其中所述特定规则包括：对于有肺段标记的像素点的所述前景通道，按照肺段标记结果选择对应肺段通道上的对应点的值作为所述前景通道上对应的像素点的值；对于只标记了肺叶的所述前景通道，从属于该肺叶的多个肺段通道中选择最大值的作为对应所述前景通道上像素点的值；其他的所述前景通道，从18个所述肺段通道中选择最大值作为所述前景通道上对应的像素点的值；所述损失函数值进一步包括肺叶输出损失函数值；其中，所述肺叶输出损失函数值的计算方法包括如下两种计算方式的一种或多种组合，其中每种计算方式对应不同的组合权重：对所述18个肺段通道的内容做逻辑回归处理以获得激励函数取值，将肺叶包含的肺段的激励函数取值的和作为该肺叶的输出值；以及对于标记了肺段区域的肺叶，则选择标记肺段区域所对应的所述肺段通道的内容作为该肺叶的输出值，对于没有标记肺段区域的肺叶，从该没有标记肺段区域的肺叶所属肺段通道中最大的输出值作为该肺叶的输出值，将各个肺叶的输出值做逻辑回归处理以获得激励函数取值。

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权利要求：

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