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申请/专利权人：海杰亚(北京)医疗器械有限公司

摘要：本公开涉及一种病灶分割模型的训练方法、装置、设备及存储介质，一种病灶分割模型的训练方法，包括：读取和预处理数据集；基于读取和预处理的结果、第一损失函数和第二损失函数，训练第一病灶分割模型和第二病灶分割模型；其中，第一病灶分割模型和第二病灶分割模型均为神经网络模型，第一病灶分割模型的训练使用第一损失函数，第二病灶分割模型的前预设轮训练使用第一损失函数，第二病灶分割模型的其他轮训练使用第二损失函数，以使训练得到的第二病灶分割模型分割的病灶尺寸小于训练得到的第一病灶分割模型分割的病灶尺寸。通过不同训练方式训练两种神经网络模型，分别用来解决脏器中不同尺寸病灶的分割问题，显著提高了小尺寸病灶的检出率。

主权项：1.一种病灶分割模型的训练方法，其特征在于，包括：读取和预处理数据集，所述数据集包含CT数据，所述CT数据包括CT图像及对应的标注图像；基于读取和预处理的结果、第一损失函数和第二损失函数，训练第一病灶分割模型和第二病灶分割模型；其中，所述第一病灶分割模型和所述第二病灶分割模型均为神经网络模型，所述第一病灶分割模型的训练使用第一损失函数，所述第二病灶分割模型的前预设轮训练使用第一损失函数，所述第二病灶分割模型的其他轮训练使用第二损失函数，以使训练得到的第二病灶分割模型分割的病灶尺寸小于训练得到的第一病灶分割模型分割的病灶尺寸；所述第二损失函数表达式如下： 其中，表示第i个病灶的损失权重，的数值基于第i个病灶占有的像素数量确定，第i个病灶占有的像素数量越少，的数值越大；表示第i个病灶的交叉熵损失；表示第i个病灶的Tversky损失；a0和b0分别表示和的系数；表示未正确检测的病灶损失，未正确检测的病灶越多，的数值越大；所述基于读取和预处理的结果、第一损失函数和第二损失函数，训练第一病灶分割模型和第二病灶分割模型，包括：从读取和预处理的结果中按批次抽取图像数据进行在线数据增强处理；基于在线数据增强后的图像数据进行第一病灶分割模型或第二病灶分割模型的训练，并计算当前轮中每一次的损失函数值；计算当前平均损失函数值；计算当前轮中每一次的损失函数值与当前平均损失函数值的大小：若当前轮中每一次的损失函数值≥当前平均损失函数值，则将当前批次图像数据存储到第二列表中；当前轮图像数据训练结束后，读取第二列表中图像数据进行补充训练，若第二列表中任一批次图像数据对应的损失函数值≥当前平均损失函数值，则将该批次图像数据存储到第三列表中；每一轮训练结束后，将第二列表中的内容更新为第三列表中的内容；判断当前平均损失函数值是否大于预设阈值：若是，则继续进行下一轮训练；否则结束训练，保存平均损失函数值最小时的第一病灶分割模型或第二病灶分割模型。

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