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摘要：本申请涉及计算机视觉与医学图像识别技术领域，尤其涉及一种基于DenseNet的肠息肉LST形态识别方法和装置，获取待识别肠内镜图像数据，对待识别肠内镜图像数据进行预处理操作；将预处理后的待识别肠内镜图像数据输入下消化道检测模型，判断待识别肠内镜图像数据中是否存在病灶；当待识别肠内镜图像数据中存在病灶时，根据病灶的位置裁剪待识别肠内镜图像数据，得到病灶图像数据；将病灶图像数据输入形态分类模型，得到病灶图像数据的肠息肉LST形态识别结果。本发明通过对LST形态的分类，实现对医生在肠内镜识别的辅助操作，有效提高病灶的检出率和准确性。
主权项：1.一种基于DenseNet的肠息肉LST形态识别方法，其特征在于，包括：获取待识别肠内镜图像数据，对所述待识别肠内镜图像数据进行预处理操作；将预处理后的所述待识别肠内镜图像数据输入下消化道检测模型，判断所述待识别肠内镜图像数据中是否存在病灶；当所述待识别肠内镜图像数据中存在病灶时，根据所述病灶的位置裁剪所述待识别肠内镜图像数据，得到病灶图像数据；将所述病灶图像数据输入形态分类模型，得到所述病灶图像数据的肠息肉LST形态识别结果。
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百度查询： 苏州凌影云诺医疗科技有限公司 一种基于DenseNet的肠息肉LST形态识别方法和装置
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