一种基于深度学习的胆脂瘤影像分析方法及系统

本发明涉及一种基于深度学习的胆脂瘤影像分析方法和系统，提出了一种针对胆脂瘤的高效影像处理方式，包含影像数据的量子特征筛选、拓扑分割、生成对抗网络增强、图卷积网络空间关联分析以及模糊逻辑分类等步骤。通过量子态转换和特征筛选，显著提高影像数据的对比度和分辨率，去除噪声，提取关键特征。拓扑数据分割结合多尺度处理，有效识别病灶区域边界。生成对抗网络用于增强病灶特征数据，图卷积网络则进一步分析空间关联特征，确保病灶区域的描述更加精细化。最终采用模糊逻辑分类得到病灶的存在概率和分类结果。该方法旨在提升胆脂瘤影像的信息提取密度。