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申请/专利权人：无锡祥生医疗科技股份有限公司

摘要：本申请是关于一种医疗影像分类方法、装置、设备及存储介质，具体涉及计算机视觉技术领域。所述方法包括：获取目标医疗影像，以及目标医疗影像所生成的目标光流视频；从目标医疗影像中截取至少两帧目标医疗图像；从目标光流视频中截取至少两帧目标光流图像；通过特征提取模型分别对至少两帧目标医疗图像以及至少两帧目标光流图像进行处理，获得第一图像特征以及第二图像特征以拼接，并将拼接后的目标图像特征通过分类网络模型进行数据处理，获得目标医疗影像所对应的类别。上述方案分析出的医疗影像类别，同时考虑了目标医疗影像中人体的静态图像特征以及动态图像特征，提高了目标医疗影像的类别识别准确率。

主权项：1.一种医疗影像分类方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标医疗影像，以及所述目标医疗影像所生成的目标光流视频；从所述目标医疗影像中截取至少两帧目标医疗图像；从所述目标光流视频中截取至少两帧目标光流图像；通过特征提取模型分别对所述至少两帧目标医疗图像以及所述至少两帧目标光流图像进行处理，获得第一图像特征以及第二图像特征；将所述第一图像特征以及所述第二图像特征拼接，并将拼接后的目标图像特征通过分类网络模型进行数据处理，获得所述目标医疗影像所对应的类别；所述特征提取模型包括至少两类候选特征提取模型；所述通过特征提取模型分别对所述至少两帧目标医疗图像以及所述至少两帧目标光流图像进行处理，获得第一图像特征以及第二图像特征，包括：通过各个候选特征提取模型分别对所述至少两帧目标医疗图像以及所述至少两帧目标光流图像进行处理，获得各个候选特征提取模型分别对应的候选图像特征；所述候选图像特征包括第一候选图像特征以及第二候选图像特征；在各个候选特征提取模型中，确定出所述特征提取模型，并将所述特征提取模型对应的候选图像特征中包含的第一候选图像特征以及第二候选图像特征，确定为所述第一图像特征以及第二图像特征；所述在各个候选特征提取模型中，确定出所述特征提取模型，包括：获取各个候选特征提取模型分别对应的候选图像特征的信息值；比较所述各个候选特征提取模型分别对应的候选图像特征之间的相关系数；在相关系数大于系数阈值的两个候选图像特征分别对应的候选特征提取模型中，舍去候选图像特征的信息值较小的候选特征提取模型，以确定出所述特征提取模型。

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