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申请/专利权人：青田县人民医院
摘要：本发明提供一种基于图像增强的消化道炎症识别方法及系统，涉及图像识别技术领域，包括获取目标对象的多视图消化道图像，通过预先构建的图像增强模型对图像预处理后的多视图消化道图像进行图像增强，得到增强消化道图像；将所述增强消化道图像输入预先构建的多尺度注意力增强模型，提取所述增强消化道图像的多尺度增强特征图，为所述多尺度增强特征图分别进行自适应平均池化和自适应最大池化，得到多个多尺度特征向量；分别为不同尺度的特征向量分配对应的特征权重，结合各个尺度的特征向量对应的特征权重，将不同尺度的特征向量进行特征融合，得到融合特征，并根据所述多尺度注意力增强模型中的分类器，确定所述多视图消化道图像中的炎症区域。
主权项：1.一种基于图像增强的消化道炎症识别方法，其特征在于，包括：获取目标对象的多视图消化道图像，对所述多视图消化道图像进行图像预处理后，通过预先构建的图像增强模型对图像预处理后的多视图消化道图像进行图像增强，得到增强消化道图像，其中，所述图像增强模型基于自编码器构建，所述多视图消化道图像用于指示在不同光谱以及不同角度下得到的消化道图像；将所述增强消化道图像输入预先构建的多尺度注意力增强模型，提取所述增强消化道图像的多尺度增强特征图，为所述多尺度增强特征图分别进行自适应平均池化和自适应最大池化，得到多个多尺度特征向量；分别为不同尺度的特征向量分配对应的特征权重，结合各个尺度的特征向量对应的特征权重，将不同尺度的特征向量进行特征融合，得到融合特征，并根据所述多尺度注意力增强模型中的分类器，确定所述多视图消化道图像中的炎症区域；其中，所述多尺度注意力增强模型基于卷积神经网络构建，并在所述卷积神经网络中引入自适应池化以及残差学习。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 青田县人民医院 基于图像增强的消化道炎症识别方法及系统
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