基于深度学习的医学影像识别方法、系统、电子设备及介质

本发明涉及医学影像技术领域，公开了一种基于深度学习的医学影像识别方法、系统、电子设备及介质，对初始医学影像进行分模态自适应归一化，并采用弹性形变、随机缩放和高斯噪声进行预处理，得到预处理后的医学影像，基于预处理后的医学影像构建Swin‑ResNeSt混合模型，在Swin‑ResNeSt混合模型中添加自适应多尺度注意力模块，设计包括分类和定位的双任务头，采用Focal Loss函数和GIoU Loss函数结合的混合损失函数，输出病灶类别与边界框；本发明提高了识别准确率。