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申请/专利权人：吉林大学

摘要：本申请提供了一种支气管镜图像智能处理系统及方法，涉及图像智能处理领域。其通过采集支气管镜图像，并将该支气管镜图像通过基于人工智能和机器学习的图像处理和分析算法进行处理，以此来捕获到支气管镜图像中的前景和背景特征信息，并对于支气管镜图像中的前景特征和背景特征进行联合感知，从而突出增强图像中的支气管主枝和分枝特征，并去除支气管镜图像中的非支气管杂乱噪声干扰，为医生对图像的解读和支气管病变诊断提供辅助依据。

主权项：1.一种支气管镜图像智能处理系统，其特征在于，包括：支气管镜图像采集模块，用于获取待处理支气管镜图像；支气管镜图像前景部分提取模块，用于将所述待处理支气管镜图像输入基于Yolo模型的前景检测器以得到支气管镜图像前景部分；支气管镜图像背景部分确定模块，用于基于所述支气管镜图像前景部分，确定所述待处理支气管镜图像中的支气管镜图像背景部分；图像前景和背景特征提取模块，用于分别对所述支气管镜图像前景部分和所述支气管镜图像背景部分进行特征提取以得到支气管前景特征图和支气管背景特征图；支气管前景-背景特征联合感知强化模块，用于将所述支气管前景特征图和所述支气管背景特征图输入注意力增强的显著特征联合感知网络以得到支气管前景-背景联合感知强化特征图；支气管镜图像增强模块，用于基于所述支气管前景-背景联合感知强化特征图，生成增强支气管镜图像；其中，所述支气管前景-背景特征联合感知强化模块，包括：第一形状重塑单元，用于对所述支气管前景特征图和所述支气管背景特征图进行特征形状重塑以得到支气管前景特征形状重塑矩阵和支气管背景特征形状重塑矩阵；交互单元，用于将所述支气管前景特征形状重塑矩阵和所述支气管背景特征形状重塑矩阵输入特征逐通道交互感知模块以得到支气管前景-背景特征依赖关系矩阵和支气管背景-前景特征依赖关系矩阵；随机失活单元，用于将所述支气管前景-背景特征依赖关系矩阵和所述支气管背景-前景特征依赖关系矩阵输入随机失活模块以得到剪枝优化支气管前景-背景特征依赖关系矩阵和剪枝优化支气管背景-前景特征依赖关系矩阵；第一矩阵相乘单元，用于将所述剪枝优化支气管前景-背景特征依赖关系矩阵与所述支气管背景特征形状重塑矩阵相乘以得到依赖关系优化支气管背景-前景特征依赖关系矩阵；第二矩阵相乘单元，用于将所述剪枝优化支气管背景-前景特征依赖关系矩阵与所述支气管前景特征形状重塑矩阵相乘以得到依赖关系优化支气管前景-背景特征依赖关系矩阵；第二形状重塑单元，用于对所述依赖关系优化支气管背景-前景特征依赖关系矩阵和所述依赖关系优化支气管前景-背景特征依赖关系矩阵进行特征形状重塑以得到优化支气管前景特征图和优化支气管背景特征图；加权单元，用于计算所述优化支气管前景特征图和所述优化支气管背景特征图的加权和以得到所述支气管前景-背景联合感知强化特征图。

全文数据：

权利要求：

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