一种基于深度学习的肺结节图像增强与复原方法

本发明公开了一种基于深度学习的肺结节图像增强与复原方法，涉及医学图像处理技术领域，该方法包括以下步骤：S1、图像预处理：采用自适应图像归一化方法。本发明提供的方法在图像预处理阶段，能够自适应归一化与生成对抗网络去噪，有效改善图像对比度并精准去除噪声，为后续处理提供优质数据，多尺度特征融合与注意力机制，能够全面且精准地提取肺结节特征，提高检测与分类精度，利用循环神经网络用于图像复原，能够成功重建模糊失真区域，还原图像细节，通过模型训练与优化策略，能够提升模型对肺结节图像适应性与整体性能，减少训练时间与数据依赖，为肺部疾病早期诊断提供有力的技术支撑，有利于助力医疗水平提升。