一种图像处理模型的训练方法及装置与流程

本发明涉及图像处理，尤其涉及一种图像处理模型的训练方法及装置。

背景技术：

1、随着时代的进步和科技的发展，图像的应用领域越来越广泛，其中，在医学领域，医学图像是对人体不同器官进行诊断的重要技术，结合不同情况对医学图像进行相应批注编辑的需求也愈发增多。然而，实践表明，现有的医学图像编辑处理方式主要是人为主观地进行手工标注，图像生成装置结合标注内容直接生成新的图像，得到的图像处理结果的准确性和可靠性低。因此，提供一种能够提高图像处理结果的准确性和可靠性的方式显得尤为重要。

技术实现思路

1、本
技术实现要素：
所要解决的技术问题在于，提供一种图像处理模型的训练方法及装置，能够提高图像处理结果的准确性和可靠性。

2、为了解决上述技术问题，本发明第一方面公开了一种图像处理模型的训练方法，所述方法包括：

3、确定预设的参照图像，并确定所述参照图像对应的第一掩码信息；

4、将所述参照图像及所述第一掩码信息输入至基础图像处理模型中进行分析，得到图像重建结果；

5、根据所述参照图像及所述图像重建结果，确定图像处理损失结果；

6、根据所述图像处理损失结果，对所述基础图像处理模型执行模型优化操作，得到训练至收敛的图像处理模型，所述图像处理模型用于对待处理图像进行编辑处理并生成满足设定的图像掩码要求的图像。

7、作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述将所述参照图像及所述第一掩码信息输入至基础图像处理模型中进行分析，得到图像重建结果，包括：

8、根据设定的标准噪声信息及所述第一掩码信息，对所述参照图像执行图像扩散操作，得到噪声图像；

9、根据所述噪声图像及设定的噪声预测方式，确定噪声预测结果；

10、根据所述第一掩码信息、所述噪声图像及所述噪声预测结果，确定图像重建结果；

11、以及，所述根据所述参照图像及所述图像重建结果，确定图像处理损失结果，包括：

12、根据所述参照图像及所述图像重建结果对应的重建图像，确定图像损失结果，并根据所述参照图像对应的标准噪声信息及所述图像重建结果对应的噪声预测结果，确定噪声损失结果；

13、根据所述图像损失结果及所述噪声损失结果，确定图像处理损失结果。

14、作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，在所述根据所述图像处理损失结果，对所述基础图像处理模型执行模型优化操作，得到训练至收敛的图像处理模型之后，所述方法还包括：

15、确定待处理图像，并将所述待处理图像输入至所述图像处理模型进行分析，得到图像处理结果；

16、以及，所述将所述待处理图像输入至所述图像处理模型进行分析，得到图像处理结果，包括：

17、根据所述待处理图像及设定的区域分割方式，确定所述待处理图像中的待处理区域，并确定所述待处理区域对应的第二掩码信息；

18、根据获取到的掩码编辑操作、所述待处理区域及所述第二掩码信息，确定已处理区域及所述已处理区域对应的第三掩码信息；

19、根据所述已处理区域的区域信息、所述第三掩码信息、所述待处理图像及设定的指定对象编辑规则，确定图像处理结果。

20、作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述根据所述待处理图像及设定的区域分割方式，确定所述待处理图像中的待处理区域，包括：

21、根据设定的第一对象识别方式，确定所述待处理图像中的第一对象区域，并根据设定的第二对象识别方式，确定所述待处理图像中的第二对象区域；

22、根据设定的像素值分割方式、所述第一对象区域及所述第二对象区域，对所述待处理图像执行划分操作，得到所述待处理图像中的待处理区域；

23、其中，当所述参照图像的类型包括医学类型时，所述第一对象区域包括待处理器官区域，所述第二对象区域包括待处理病灶区域。

24、作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述根据设定的标准噪声信息及所述第一掩码信息，对所述参照图像执行图像扩散操作，得到噪声图像，包括：

25、根据所述第一掩码信息，从所述参照图像中划分出掩码区域及非掩码区域；

26、根据设定的标准噪声信息，对所述掩码区域执行噪声添加操作，得到第一区域处理结果；

27、对所述非掩码区域执行噪声置零操作，得到第二区域处理结果；

28、根据所述第一区域处理结果及所述第二区域处理结果，确定噪声图像。

29、作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述根据所述第一掩码信息、所述噪声图像及所述噪声预测结果，确定图像重建结果，包括：

30、根据确定出的重建图像质量要求、重建时间效率要求及历史图像重建信息，确定去噪重建次数信息及去噪重建步长信息；

31、根据所述去噪重建次数信息、所述去噪重建步长信息、所述第一掩码信息及所述噪声预测结果，对所述噪声图像执行相应的去噪处理操作，得到图像重建结果。

32、作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述根据所述参照图像及所述图像重建结果对应的重建图像，确定图像损失结果，包括：

33、将所述参照图像输入至设定的图像鉴别模型中进行分析，得到所述参照图像对应的第一真实图像概率结果；

34、将所述图像重建结果对应的重建图像输入至所述图像鉴别模型中进行分析，得到所述重建图像对应的第二真实图像概率结果；

35、根据所述第一真实图像概率结果及所述第二真实图像概率结果，确定图像损失结果。

36、作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述根据获取到的掩码编辑操作、所述待处理区域及所述第二掩码信息，确定已处理区域及所述已处理区域对应的第三掩码信息，包括：

37、根据所述待处理区域及所述第二掩码信息，确定可处理掩码框，并确定所述可处理掩码框对应的可处理掩码区域；

38、根据获取到的掩码编辑操作，确定针对所述可处理掩码区域的目标编辑操作；

39、根据所述目标编辑操作及所述可处理掩码区域，确定已处理区域，并根据所述第二掩码信息，确定所述已处理区域对应的第三掩码信息。

40、作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述根据所述已处理区域的区域信息、所述第三掩码信息、所述待处理图像及设定的指定对象编辑规则，确定图像处理结果，包括：

41、根据所述已处理区域的区域信息、所述第三掩码信息及设定的指定对象编辑规则，确定出相匹配的第一对象标准图像及第二对象标准图像；

42、根据所述第一对象标准图像、所述第二对象标准图像及所述待处理图像，确定图像处理结果；

43、其中，当所述参照图像的类型包括医学类型时，所述指定对象编辑规则包括器官编辑规则及病灶编辑规则，所述第一对象标准图像包括器官标准图像，所述第二对象标准图像包括病灶标准图像。

44、本发明第二方面公开了一种图像处理模型的训练装置，所述装置包括：

45、确定模块，用于确定预设的参照图像，并确定所述参照图像对应的第一掩码信息；

46、第一图像处理模块，用于将所述参照图像及所述第一掩码信息输入至基础图像处理模型中进行分析，得到图像重建结果；

47、损失确定模块，用于根据所述参照图像及所述图像重建结果，确定图像处理损失结果；

48、模型优化模块，用于根据所述图像处理损失结果，对所述基础图像处理模型执行模型优化操作，得到训练至收敛的图像处理模型，所述图像处理模型用于对待处理图像进行编辑处理并生成满足设定的图像掩码要求的图像。

49、作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述第一图像处理模块将所述参照图像及所述第一掩码信息输入至基础图像处理模型中进行分析，得到图像重建结果的方式具体包括：

50、根据设定的标准噪声信息及所述第一掩码信息，对所述参照图像执行图像扩散操作，得到噪声图像；

51、根据所述噪声图像及设定的噪声预测方式，确定噪声预测结果；

52、根据所述第一掩码信息、所述噪声图像及所述噪声预测结果，确定图像重建结果。

53、作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述损失确定模块根据所述参照图像及所述图像重建结果，确定图像处理损失结果的方式具体包括：

54、根据所述参照图像及所述图像重建结果对应的重建图像，确定图像损失结果，并根据所述参照图像对应的标准噪声信息及所述图像重建结果对应的噪声预测结果，确定噪声损失结果；

55、根据所述图像损失结果及所述噪声损失结果，确定图像处理损失结果。

56、作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述装置还包括：

57、第二图像处理模块，用于在所述模型优化模块根据所述图像处理损失结果，对所述基础图像处理模型执行模型优化操作，得到训练至收敛的图像处理模型之后，确定待处理图像，并将所述待处理图像输入至所述图像处理模型进行分析，得到图像处理结果。

58、作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述第二图像处理模块将所述待处理图像输入至所述图像处理模型进行分析，得到图像处理结果的方式具体包括：

59、根据所述待处理图像及设定的区域分割方式，确定所述待处理图像中的待处理区域，并确定所述待处理区域对应的第二掩码信息；

60、根据获取到的掩码编辑操作、所述待处理区域及所述第二掩码信息，确定已处理区域及所述已处理区域对应的第三掩码信息；

61、根据所述已处理区域的区域信息、所述第三掩码信息、所述待处理图像及设定的指定对象编辑规则，确定图像处理结果。

62、作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述第二图像处理模块根据所述待处理图像及设定的区域分割方式，确定所述待处理图像中的待处理区域的方式具体包括：

63、根据设定的第一对象识别方式，确定所述待处理图像中的第一对象区域，并根据设定的第二对象识别方式，确定所述待处理图像中的第二对象区域；

64、根据设定的像素值分割方式、所述第一对象区域及所述第二对象区域，对所述待处理图像执行划分操作，得到所述待处理图像中的待处理区域；

65、其中，当所述参照图像的类型包括医学类型时，所述第一对象区域包括待处理器官区域，所述第二对象区域包括待处理病灶区域。

66、作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述第一图像处理模块根据设定的标准噪声信息及所述第一掩码信息，对所述参照图像执行图像扩散操作，得到噪声图像的方式具体包括：

67、根据所述第一掩码信息，从所述参照图像中划分出掩码区域及非掩码区域；

68、根据设定的标准噪声信息，对所述掩码区域执行噪声添加操作，得到第一区域处理结果；

69、对所述非掩码区域执行噪声置零操作，得到第二区域处理结果；

70、根据所述第一区域处理结果及所述第二区域处理结果，确定噪声图像。

71、作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述第一图像处理模块根据所述第一掩码信息、所述噪声图像及所述噪声预测结果，确定图像重建结果的方式具体包括：

72、根据确定出的重建图像质量要求、重建时间效率要求及历史图像重建信息，确定去噪重建次数信息及去噪重建步长信息；

73、根据所述去噪重建次数信息、所述去噪重建步长信息、所述第一掩码信息及所述噪声预测结果，对所述噪声图像执行相应的去噪处理操作，得到图像重建结果。

74、作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述损失确定模块根据所述参照图像及所述图像重建结果对应的重建图像，确定图像损失结果的方式具体包括：

75、将所述参照图像输入至设定的图像鉴别模型中进行分析，得到所述参照图像对应的第一真实图像概率结果；

76、将所述图像重建结果对应的重建图像输入至所述图像鉴别模型中进行分析，得到所述重建图像对应的第二真实图像概率结果；

77、根据所述第一真实图像概率结果及所述第二真实图像概率结果，确定图像损失结果。

78、作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述第二图像处理模块根据获取到的掩码编辑操作、所述待处理区域及所述第二掩码信息，确定已处理区域及所述已处理区域对应的第三掩码信息的方式具体包括：

79、根据所述待处理区域及所述第二掩码信息，确定可处理掩码框，并确定所述可处理掩码框对应的可处理掩码区域；

80、根据获取到的掩码编辑操作，确定针对所述可处理掩码区域的目标编辑操作；

81、根据所述目标编辑操作及所述可处理掩码区域，确定已处理区域，并根据所述第二掩码信息，确定所述已处理区域对应的第三掩码信息。

82、作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述第二图像处理模块根据所述已处理区域的区域信息、所述第三掩码信息、所述待处理图像及设定的指定对象编辑规则，确定图像处理结果的方式具体包括：

83、根据所述已处理区域的区域信息、所述第三掩码信息及设定的指定对象编辑规则，确定出相匹配的第一对象标准图像及第二对象标准图像；

84、根据所述第一对象标准图像、所述第二对象标准图像及所述待处理图像，确定图像处理结果；

85、其中，当所述参照图像的类型包括医学类型时，所述指定对象编辑规则包括器官编辑规则及病灶编辑规则，所述第一对象标准图像包括器官标准图像，所述第二对象标准图像包括病灶标准图像。

86、本发明第三方面公开了另一种图像处理模型的训练装置，所述装置包括：

87、存储有可执行程序代码的存储器；

88、与所述存储器耦合的处理器；

89、所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行本发明第一方面公开的一种图像处理模型的训练方法。

90、本发明第四方面公开了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令被调用时，用于执行本发明第一方面公开的一种图像处理模型的训练方法。

91、与现有技术相比，本发明实施例具有以下有益效果：

92、本发明实施例中，确定预设的参照图像，并确定该参照图像对应的第一掩码信息；将该参照图像及该第一掩码信息输入至基础图像处理模型中进行分析，得到图像重建结果；根据该参照图像及该图像重建结果，确定图像处理损失结果；根据该图像处理损失结果，对该基础图像处理模型执行模型优化操作，得到训练至收敛的图像处理模型，该图像处理模型用于对待处理图像进行编辑处理并生成满足设定的图像掩码要求的图像。可见，本发明能够提供一种图像处理模型的训练方式，将参照图像及第一掩码信息输入至基础图像处理模型中进行分析得到图像重建结果，根据图像重建结果及参照图像确定出图像处理损失结果，根据图像处理损失结果，对基础图像处理模型执行模型优化操作，得到训练至收敛的图像处理模型，有利于提高图像处理模型训练方式的全面性和合理性，进而有利于提高图像处理模型的训练收敛准确性和及时性，以及有利于提高图像处理模型的优化准确性和可靠性，从而有利于提高图像处理模型的图像处理准确性和效率，进一步有利于提高图像处理结果的准确性和可靠性。