一种基于DenseNet的耳内镜的图像识别方法及系统和存储介质

本发明公开了一种基于DenseNet的耳内镜的图像识别方法及系统和存储介质，涉及医学图像处理技术领域，为解决现有的耳内窥镜图像识别模型往往存在识别精度有限、参数众多、需要计算资源巨大的问题。包括如下步骤：步骤一、采集耳内镜图像，对耳内镜图像进行预处理；步骤二、构建基于DenseNet的耳内镜图像识别模型，模型密集块中的密集层嵌入有SE模块，用于对特征图进行通道加权，并引入了Top‑k稀疏注意力模块，用于通过选择性关注图像中重要信息，以提高计算效率和模型性能；步骤三、采用耳内镜图像识别模型对耳内镜的图像进行识别，得到耳病检测结果。