摘要
本发明提供一种基于状态分类的消化道图像识别方法和系统,涉及医疗图像识别技术领域;本发明通过空间图像模板的校对、多尺度特征提取与权重等级划分,显著提高了消化道图像识别的准确性和鲁棒性,能够应对多样化的图像变化,而基于特征区域和权重等级的特征提取与识别过程则提升了识别效率,尤为重要的是,还利用相邻图像帧的上下文信息对识别结果进行修正,进一步优化了最终识别结果的准确性和可靠性,支持了在复杂场景下的高效应用,为医学诊断、疾病监测等领域提供了强有力的技术支持。
技术关键词
图像模板
图像识别方法
多尺度分析方法
多尺度特征提取
医疗图像识别技术
卷积神经网络训练
连续性
标识
统计分析方法
图像识别系统
图像分割算法
高斯金字塔
特征提取模块
图像处理技术
融合方法
边缘检测
系统为您推荐了相关专利信息
条形码检测方法
深度神经网络
条形码特征
可变形卷积网络
多尺度特征提取
生物阻抗分析
人机交互模块
近红外光谱吸收特性
可编程频率
数据处理模块
客流统计分析方法
人体
图像特征编码
客流统计分析系统
场景监控
执行时间预测方法
ARIMA模型
日志
XGBoost模型
随机森林模型
图像识别方法
分子
图像识别装置
图像获取模块
注意力