技术摘要：
本发明提供一种医学图像分割模型训练方法、介质及电子设备。其中，所述医学图像分割模型训练方法包括：获取待分割的医学图像；采用AI医学图像分割模型对所述医学图像进行第一分割，获得第一分割结果；根据接收到的分割指令对所述第一分割结果进行第二分割，获得第二分  全部
背景技术：
图像分割是图像处理中的一项关键技术。作为图像处理和分析的第一步，图像分 割的准确与否直接影响到特征提取、目标识别等后续操作的准确度。现有方案中，为了提升 图像分割的效率，业内普遍采用AI(Artificial  Intelligence，人工智能)医学图像分割模 型对医学图像进行分割，具体地，现有方案首先利用大量的图像分割实例对AI医学图像分 割模型进行训练，待所述AI医学图像分割模型训练好以后，将训练好的AI医学图像分割模 型应用到医学图像分割中。然而，在实际应用中发明人发现，受限于医学图像的复杂度和多 样性，当所述训练好的AI医学图像应用到不同场景时其分割准确度可能不高，例如：对于通 过腹部CT图像训练得到的AI医学图像分割模型，如果将其应用到冠脉CT图像分割，其准确 度可能不高，而现有方案无法根据实际应用场景对所述AI医学图像分割模型进行实时训 练。
技术实现要素：
鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种医学图像分割模型训 练方法、介质及电子设备，用于解决现有方案无法根据实际应用场景对所述AI医学图像分 割模型进行实时训练的问题。 为实现上述目的及其他相关目的，本发明的第一方面提供一种医学图像分割模型 训练方法。所述医学图像分割模型训练方法包括：获取待分割的医学图像；采用AI医学图像 分割模型对所述医学图像进行第一分割，获得第一分割结果；根据接收到的分割指令对所 述第一分割结果进行第二分割，获得第二分割结果；所述第二分割结果用于对所述AI医学 图像分割模型进行训练；获取所述第一分割结果和所述第二分割结果之间的差值，所述第 一分割结果和所述第二分割结果之间的差值用于获取所述AI医学图像分割模型的分割准 确度，和/或用于确定所述第二分割的分割作业量。 于所述第一方面的某些实施例中，所述医学图像分割模型训练方法还包括：根据 所述第二分割的分割作业量和费用系数获取分割作业费用。 于所述第一方面的某些实施例中，获取所述第一分割结果和所述第二分割结果之 间的差值的一种实现方法包括：获取所述第一分割结果和所述第二分割结果之间的像素差 集；所述像素差集即为所述第一分割结果和所述第二分割结果之间的差值。 于所述第一方面的某些实施例中，获取所述第一分割结果和所述第二分割结果之 间的差值的一种实现方法包括：所述医学图像为3维医学图像；获取所述第一分割结果和所 述第二分割结果之间的体素差集；所述体素差集即为所述第一分割结果和所述第二分割结 果之间的差值。 3 CN 111553894 A 说　明　书 2/8 页 于所述第一方面的某些实施例中，获取所述第一分割结果和所述第二分割结果之 间的差值的一种实现方法包括：根据所述第一分割结果和所述第二分割结果获得相应的差 值区域；获取所述差值区域的一个或多个几何特征作为所述第一分割结果和所述第二分割 结果之间的差值。 于所述第一方面的某些实施例中，所述差值区域的几何特征包括所述差值区域的 周长、体积或面积中的一种或多种。 于所述第一方面的某些实施例中，所述分割指令包括：画笔指令、涂抹指令、擦除 指令、单点追踪指令和/或多点追踪指令。 于所述第一方面的某些实施例中，所述医学图像分割模型训练方法还包括：在显 示屏上显示相应的指令图标以便分割人员输入所述分割指令。 本发明的第二方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序；该程 序被处理器执行时实现本发明所述医学图像分割模型训练方法。 本发明的第三方面提供一种电子设备，所述电子设备包括：存储器，存储有一计算 机程序；处理器，与所述存储器通信相连，用于调用所述计算机程序时执行本发明所述医学 图像分割模型训练方法；显示器，与所述处理器和所述存储器通信相连，用于显示所述医学 图像分割模型训练方法的相关GUI交互界面。 如上所述，本发明所述医学图像分割模型训练方法、介质及电子设备，具有以下有 益效果： 所述医学图像分割模型训练方法利用AI医学图像分割模型获得第一分割结果，并 根据接收到的分割指令对所述第一分割结果进行第二分割并获得第二分割结果，所述第二 分割结果用于对所述AI医学图像分割模型进行训练。因此，所述医学图像分割模型训练方 法能够解决现有方案“无法根据实际应用场景对所述AI医学图像分割模型进行实时训练” 这一问题，实现“根据实际应用场景对所述AI医学图像分割模型进行实时训练进而提升分 割准确度”的技术效果。 附图说明 图1显示为本发明所述医学图像分割模型训练方法于一实施例中的流程图。 图2显示为本发明所述医学图像分割训练方法于一实施例中获取差值的示例图。 图3A显示为本发明所述医学图像分割模型训练方法于一实施例中步骤S14的流程 图。 图3B显示为本发明所述医学图像分割模型训练方法于又一实施例中步骤S14的流 程图。 图4显示为本发明所述医学图像分割模型训练方法于再一实施例中的流程图。 图5A显示为本发明所述医学图像分割训练方法于一实施例中获取的待分割的医 学图像示例图。 图5B显示为本发明所述医学图像分割训练方法于一实施例中获得的第一分割结 果示例图。 图5C显示为本发明所述医学图像分割训练方法于一实施例中获得的第二分割结 果示例图。 4 CN 111553894 A 说　明　书 3/8 页 图5D显示为本发明所述医学图像分割训练方法于一实施例中获得的所述差值示 例图。 图6显示为本发明所述电子设备于一实施例中的结构示意图。 元件标号说明 51           分割目标 52            第一分割结果 53            第二分割结果 54            第一差值 55            第二差值 600          电子设备 610           存储器 620          处理器 630           显示器 S11～S14     步骤 S141a～S142a 步骤 S141b～S143b 步骤 S41～S44     步骤