基于深度学习的贲门癌分型辅助诊断系统、介质及设备

本发明属于医学图像处理领域，尤其涉及基于深度学习的贲门癌分型辅助诊断系统、介质及设备，其技术方案为通过多维度提取图像的特征向量后，将特征向量的聚类和生长区域分割相结合，采用特征向量代替像素值，图像块特征向量的匹配代替像素值匹配，从而实现整个图像的分割，从而让离散的图像块变为连通到一起的完整区域，提升了最终的病理分型识别模型的识别精度，本发明可自动提取贲门数字病理图片的特征，辅助贲门癌的内镜病理分型，有助于提升临床诊疗效率，有较高的临床及科研应用价值。