脑部病灶检测模型的建立方法、装置以及计算机设备

摘要

本申请提出一种脑部病灶检测模型的建立方法、装置、计算机设备和存储介质。其中，方法通过使用小规模的标注数据，采用协同训练的方式同时训练一个自然语言处理NLP模型和一个卷积模型，在每一次迭代中，利用NLP模型和卷积模型从剩余未标注数据集中选择部分数据更新到训练集，继续训练，进而将完成训练的卷积模型作为脑部病灶检测模型。由此通过利用配对的CT影像与报告中的文本信息，进行协同训练，以实现脑部CT病灶的自动检测的方法；在模块训练时，只需要少量数据标注，便可以对大规模数据进行训练，大大节省了深度学习过程中的数据标注工作量。