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申请/专利权人：青岛山大齐鲁医院(山东大学齐鲁医院(青岛))

摘要：本发明应用于图像处理技术领域，并提供了一种基于卷积神经网络的胃肠道病灶分析处理方法及系统，其中，该方法包括：获取待识别的目标内窥镜图像，目标内窥镜图像包括：红色通道图、绿色通道图、蓝色通道图和亮度通道图；将红色通道图和亮度通道图进行融合，生成第一通道图；将绿色通道图和蓝色通道图进行融合，生成第二通道图；将第一通道图和第二通道图输入至图像分割模型，并进行像素级分类；根据图像分割模型的分类结果确定目标内窥镜图像中的病灶区域。通过本发明实施例提供的方法及系统，可以有效避免因红色分量较大而影响其余通道图的情况，能够更准确地提取出各个通道图中的特征，保证识别结果的准确性。

主权项：1.一种基于卷积神经网络的胃肠道病灶分析处理方法，其特征在于，包括：获取待识别的目标内窥镜图像，所述目标内窥镜图像包括：红色通道图、绿色通道图、蓝色通道图和亮度通道图；将所述红色通道图和所述亮度通道图进行融合，生成第一通道图；将所述绿色通道图和所述蓝色通道图进行融合，生成第二通道图；将所述第一通道图和所述第二通道图输入至图像分割模型，利用所述图像分割模型对所述第一通道图和所述第二通道图进行像素级分类；根据所述图像分割模型的分类结果确定所述目标内窥镜图像中的病灶区域；其中，所述图像分割模型包括编码器和解码器；所述利用所述图像分割模型对所述第一通道图和所述第二通道图进行像素级分类，包括：根据所述编码器对所述第一通道图和所述第二通道图进行逐层的卷积处理和下采样处理，生成相应层级的卷积编码特征图和下采样特征图；根据所述解码器对当前层级的上采样特征图与相同层级的卷积编码特征图进行拼接，并对拼接后的特征图进行卷积处理和上采样处理，生成相应层级的卷积解码特征图和上采样特征图；其中，初始的上采样特征图是对最后层级的卷积编码特征图进行上采样处理而生成的；根据所述解码器最后一层输出的卷积解码特征图进行分类；并且，所述编码器包括第一子编码器和第二子编码器；所述根据所述编码器对所述第一通道图和所述第二通道图进行逐层的卷积处理和下采样处理，生成相应层级的卷积编码特征图和下采样特征图，包括：根据所述第一子编码器对所述第一通道图进行逐层的卷积处理和下采样处理，生成相应层级的第一卷积编码特征图和第一下采样特征图；根据所述第二子编码器对所述第二通道图进行逐层的卷积处理和下采样处理，生成相应层级的第二卷积编码特征图和第二下采样特征图；所述根据所述解码器对当前层级的上采样特征图与相同层级的卷积编码特征图进行拼接，包括：对同一层级的第一卷积编码特征图和第二卷积编码特征图进行融合，生成相应层级的第三卷积编码特征图；将当前层级的第三卷积编码特征图与当前层级的上采样特征图进行拼接，生成当前层级拼接后的特征图。

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