[發明專利]圖像分類方法、分類模型的訓練方法、裝置及存儲介質在審
| 申請號： | 202110302994.2 | 申請日： | 2021-03-22 |
| 公開（公告）號： | CN113033650A | 公開（公告）日： | 2021-06-25 |
| 發明（設計）人： | 裴璇;郭彥東 | 申請（專利權）人： | OPPO廣東移動通信有限公司 |
| 主分類號： | G06K9/62 | 分類號： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京三高永信知識產權代理有限責任公司 11138 | 代理人： | 邢惠童 |
| 地址： | 523860 廣東*** | 國省代碼： | 廣東;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 圖像 分類 方法 模型 訓練 裝置 存儲 介質 | ||
1.一種分類模型的訓練方法，其特征在于，所述方法包括：
獲取樣本圖像集，所述樣本圖像集包括至少兩個樣本對象的樣本圖像序列，同一所述樣本對象的樣本圖像序列包括掃描所述樣本對象得到的至少兩個斷層掃描圖像所形成的序列，且所述樣本對象標注有分類結果；
從同一所述樣本對象的所述樣本圖像序列中提取m組子圖像序列，m為正整數；
提取m組子圖像序列對應的m個子序列特征，作為所述樣本對象的樣本特征；
根據所述至少兩個樣本對象的所述樣本特征和所述分類結果，訓練圖像分類模型。
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，每組所述子圖像序列中包括k張斷層掃描圖像，k為大于1的正整數。
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，
m組所述子圖像序列中任意兩組子圖像序列之間不具有相同的所述斷層掃描圖像；
或，
m組所述子圖像序列中存在至少兩組子圖像序列之間具有相同的所述斷層掃描圖像。
4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述從同一所述樣本對象的所述樣本圖像序列中提取m組子圖像序列，包括：
從同一所述樣本對象的所述樣本圖像序列中，連續取k張所述斷層掃描圖像為一組所述子圖像序列，依次得到所述m組子圖像序列；
或，
從同一所述樣本對象的所述樣本圖像序列中，基于間隔步長取k張所述斷層掃描圖像為一組所述子圖像序列，依次得到所述m組子圖像序列。
5.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，
每組所述子圖像序列中任意兩個相鄰的所述斷層掃描圖像之間的空間距離小于或等于預設閾值，預設閾值為正數；或，
每組所述子圖像序列中任意兩個相鄰的所述斷層掃描圖像之間的空間距離等于零。
6.根據權利要求1至5任一所述的方法，其特征在于，所述根據所述至少兩個樣本對象的所述樣本特征和所述分類結果，訓練圖像分類模型，包括：
根據所述至少兩個樣本對象中的第i個所述樣本對象的樣本特征和所述分類結果，訓練所述圖像分類模型，i為正整數；
響應于所述圖像分類模型的損失函數收斂，確認所述圖像分類模型完成訓練；
響應于所述圖像分類模型的損失函數未收斂，根據第i+1個所述樣本對象的樣本特征和所述分類結果，繼續訓練所述圖像分類模型。
7.根據權利要求1至5任一所述的方法，其特征在于，所述分類結果用于指示所述樣本對象的內部結構狀態，所述分類結果的種類大于一種。
8.根據權利要求7所述的方法，其特征在于，所述內部結構狀態用于指示肺部結構狀態，所述分類結果的種類包括正常狀態類型、第一異常類型和第二異常類型。
9.一種圖像分類方法，其特征在于，所述方法包括：
獲取待分類的待分類圖像序列，所述待分類圖像序列包括掃描所述待分類對象得到的至少兩個斷層掃描圖像所形成的序列；
從所述待分類圖像序列中提取q組子圖像序列，q為正整數；
提取q組子圖像序列對應的q個子序列特征，作為所述待分類對象的對象特征；
將所述待分類對象的對象特征輸入圖像分類模型，得到對應的分類結果。
10.根據權利要求9所述的方法，其特征在于，所述子圖像序列中包括k張斷層掃描圖像，k為大于1的正整數。
11.根據權利要求10所述的方法，其特征在于，
q組子圖像序列中任意兩組子圖像序列之間不具有相同的所述斷層掃描圖像；
或，
q組子圖像序列中存在至少兩組子圖像序列之間具有相同的所述斷層掃描圖像。
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