图像识别方法、诊断方法、诊断系统及存储介质

本发明涉及一种图像识别方法、诊断方法、诊断系统及存储介质，包括：获取病灶部位的实时图像数据；将获得的图像数据降噪裁剪；通过可学习的偏移场结合卷积层动态生成偏移量；依据偏移后的采样位置和偏移量取得所有偏移采样位置的采样值；根据所有偏移位置的采样值计算采样位置的输出值；将输出值作为神经网络模型的输入值进行上采样和特征拼接以引出不同尺度的识别结果，并判断图像异常情况，且标记出异常位置。引入AK卷积以修改神经网络模型，使其实现对不同形状的目标图像的检测，增强了神经网络模型的灵活性。同时引入注意力机制，使其对小目标的检测更加精准，极大的提高了模型的适应能力，运算速度和准确率，为智能诊断提供了高水准的诊断。