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申请/专利权人：北京华科微数科技有限公司
摘要：本发明提供了一种图像处理模型的训练方法和病灶图像分割方法，该训练方法包括获取图像与文本训练集；针对每个训练图像，利用第一图像编码模型处理训练图像，得到多个图像特征矢量数据；利用第一图像解码模型处理文本描述信息和多个图像特征矢量数据，得到多个文本特征数据；利用第二图像编码模型处理多个文本特征数据，生成多个文本特征矢量数据；根据多个图像特征矢量数据、多个文本特征数据、多个文本特征矢量数据和器官掩模数据和标记信息，生成多个输出分割图像，其中，输出分割图像包括预测标记区域；根据多个输出分割图像和多个图像标签，迭代地调整初始图像分割模型的网络参数，得到经训练的图像处理模型。
主权项：1.一种图像处理模型的训练方法，其特征在于，包括：获取图像与文本训练集，其中，所述图像与文本训练集包括对应不同目标对象的器官的多个训练图像、与每个所述训练图像对应的文本描述信息以及多个图像标签，每个所述图像标签表征所述器官的病灶标记区域；针对每个所述训练图像，利用第一图像编码模型处理所述训练图像，得到多个图像特征矢量数据，其中，所述第一图像编码模型是根据聚合注意力网络和门控时间卷积网络构建的；利用第一图像解码模型处理所述文本描述信息和多个所述图像特征矢量数据，得到多个文本特征数据，其中，所述第一图像解码模型是根据注意力网络和长短期记忆网络构建的；利用第二图像编码模型处理多个所述文本特征数据，生成多个文本特征矢量数据，其中，初始图像分割模型包括所述第一图像编码模型、所述第一图像解码模型和所述第二图像编码模型；根据多个所述图像特征矢量数据、多个所述文本特征数据、多个所述文本特征矢量数据和器官掩模数据和标记信息，生成多个输出分割图像，其中，所述输出分割图像包括预测标记区域；根据多个所述输出分割图像和多个所述图像标签，迭代地调整所述初始图像分割模型的网络参数，得到经训练的图像处理模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京华科微数科技有限公司 图像处理模型的训练方法和病灶图像分割方法
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