基于卷积神经网络的胃肠道病变图像处理方法及系统

本申请提供一种基于卷积神经网络的胃肠道病变图像处理方法，包括：S1：采集胃肠道多类型病变图像数据；S2：对所述多类型病变图像数据进行预处理，并进行特征提取；S3：将预处理后的数据划分为训练集和测试集，并对所述训练集进行数据增强处理；S4：构建卷积神经网络模型结构框架：S5：利用所述增强处理后的训练集对所述卷积神经网络模型进行训练，利用测试集用来评估；S6：利用所述卷积神经网络模型对待处理胃肠道病变图像进行病变类型预测。本发明通过对图像进行去噪、增强处理，构建基于注意力机制的卷积神经网络模型，挖掘局部和全局特征，准确定位病变的位置，提高病变识别的准确性。