申请/专利权人：唯智医疗科技(佛山)有限公司

申请日：2021-08-03

公开（公告）日：2024-04-23

公开（公告）号：CN113724203B

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06T7/10;G06T9/00;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.23#授权;2021.12.17#实质审查的生效;2021.11.30#公开

摘要：本发明公开了应用于OCT图像中目标特征分割的模型训练方法及装置，该方法包括：在获取训练样本图像集之后，利用M个目标域OCT图像和N个训练样本对预设的前置训练模型进行训练，得到待选前置训练模型；利用L个训练样本和待选前置训练模型对预设的后置训练模型进行训练，得到待选后置训练模型；根据待选前置训练模型和待选后置训练模型，确定出分割待处理OCT图像中目标特征（如视网膜积液）的神经网络模型。可见，本发明能够通过神经网络模型对待处理OCT图像的目标特征（如视网膜积液）进行层分割，得到分割结果图像，有利于提升对OCT图像中目标特征的分割精度，进而提升眼底疾病的诊断设备的诊断准度和诊断效率。

主权项：1.一种应用于OCT图像中目标特征分割的模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：训练装置获取训练样本图像集；所述训练样本图像集包括若干张目标域OCT图像和若干个训练样本，每个所述训练样本包括源域OCT图像、所述源域OCT图像对应的第二金标准图像和所述源域OCT图像对应的目标特征的第二位置先验信息图像；所述源域OCT图像包括对同一位置采集到的多张OCT图像；所述训练装置利用M个所述目标域OCT图像和N个所述训练样本对预设的前置训练模型进行训练，得到待选前置训练模型；所述M和所述N均为正整数；所述训练装置利用L个所述训练样本和所述待选前置训练模型对预设的后置训练模型进行训练，得到待选后置训练模型；所述L为正整数；所述训练装置根据所述待选前置训练模型和所述待选后置训练模型，确定出神经网络模型，所述神经网络模型用于分割出待处理OCT图像中的目标特征，所述目标特征为视网膜积液，所述视网膜积液位于上下视网膜层之间且能够采用所述上下视网膜层的位置信息作为先验信息；其中，所述训练装置根据所述待选前置训练模型和所述待选后置训练模型，确定出所述神经网络模型，包括：所述训练装置利用P个所述目标域OCT图像和Q个所述训练样本对所述待选前置训练模型和所述待选后置训练模型进行联合训练，确定出所述神经网络模型；所述P和所述Q为正整数。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 唯智医疗科技(佛山)有限公司 应用于OCT图像中目标特征分割的模型训练方法及装置

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD