一种基于深度学习的喉镜成像分析方法及系统

本发明公开了一种基于深度学习的喉镜成像分析方法及系统，方法包括数据采集、数据预处理、病变静态检测、声带动态分析和喉镜成像分析。本发明涉及喉镜分析技术领域，具体是指一种基于深度学习的喉镜成像分析方法及系统，本方案采用病变静态检测和声带动态分析两种互相支持的功能设计，通过静态图像进行直观病变区域的检测，并通过声带动态分析进行辅助和支持；采用结合特征优化的改进卷积神经网络方法进行检测；采用结合双向改进时序卷积的残差改进双向长短期记忆神经网络方法，进行声带动态分析，为静态图像病变检测提供了有力的辅助参考同时，也能作为单独的检测功能进行使用，提升了方法整体的连通性和可复用性。