一种基于深度学习的X射线医学病理图像处理方法及系统

本申请公开了一种基于深度学习的X射线医学病理图像处理方法及系统，方法包括：获取X射线医学病理图像并进行图像数据预处理，得到预处理后的X射线医学病理图像；引入Leaky Relu激活函数与改进的转换层，构建改进的CheXnet医学图像预测网络模型；基于改进的CheXnet医学图像预测网络模型，对预处理后的X射线医学病理图像进行病理预测处理，得到预测病理特征。本申请实施例能够获取X射线医学图像的负值有效特征信息进而充分有效的利用病理部分特征信息，从而提高对X射线图像病理诊断的检测精度。本申请可以广泛应用于医学图像信息技术领域。