基于强化学习的WCE影像场景分类方法、装置及设备

本发明提供了一种基于强化学习的WCE影像场景分类方法、装置及设备，涉及医学图像的计算机分析技术领域，该方法包括：对所有当前胶囊内镜图像中的每一当前图像帧进行特征提取，得到每一当前图像帧特征序列，输入所有当前图像帧特征序列至预设递归神经网络模型，得到每一当前图像帧的第一概率预测结果；对二次分类图像帧进行图像处理，得到处理后图像帧，根据目标动作对处理后图像帧进行图像增强，得到增强后图像帧；输入增强后图像帧至预设递归神经网络模型，得到每一增强后图像帧的第二概率预测结果；根据第一概率预测结果及第二概率预测结果确定目标预测结果。本发明可减少WCE的读取时间，减轻工作负担，提升分类精度。