摘要
本发明涉及智能辅助诊断技术领域，具体地说，涉及基于深度学习技术的消化道早期癌症智能辅助诊断系统。其包括：图像采集与处理单元采集消化道内的图像并进行预处理；病变检测单元利用Faster R‑CNN定位病变区域，同时，结合内窥镜位姿数据计算局部曲率，生成旋转角度自适应的锚框，以优化定位病变区域的过程；病变分割单元对病变区域进行分割，输出病变的分割掩码；病变分类单元基于分割后的病变区域，利用卷积神经网络模型对分割后的病变区域进行不同病变类型的分类诊断；诊断融合单元结合病变检测、病变分类结果和病变的分割掩码，输出辅助诊断报告。本发明通过多阶段协同优化策略，有效应对内窥镜成像中的运动干扰与成像伪影。
