一种基于张量分解的胃镜图像处理方法及系统

本申请适应于医学图像处理技术领域，公开了一种基于张量分解的胃镜图像处理方法及系统：对目标胃镜图像进行预处理并转换成三维张量；采用高阶奇异值分解算法得到不同模式下的低秩近似张量，不同模式即为不同维度，高阶奇异值分解算法包括核心张量和因子矩阵的获取和自适应截断，核心张量和因子矩阵的获取用于获得核心张量，自适应截断用于提取主要特征成分；对低秩近似张量进行局部最大值池化得到强化特征向量；对强化特征向量进行多模式特征融合得到融合特征张量；将融合特征张量输入到训练好的分类器中得到胃部病变类型识别结果。该方法能够提取出具有代表性和区分性的特征，以提高诊断的准确性。