基于多任务神经网络的消化道内镜图像分类及早癌检测系统

摘要

本发明属于医学图像智能处理技术领域，具体为一种基于多任务神经网络的消化道内镜图像分类及早癌检测系统。本发明系统包括：（1）特征提取主干网络；（2）消化道内镜图像分类分支；（3）消化道早癌病变区域检测分支；本发明采用多任务的深度神经网络结构，分类和检测两个任务共享多个卷积层。内镜图像输入到神经网络模型中，经过一次前向传播，即可同时获得检测及分类结果，有效降低计算量，提升分类和检测精确度。实验结果表明，本发明可以精确地将内镜图像分成正常和早癌两类并检测出早癌图像中不规则的病变区域，减少人为因素影响，提高临床诊断的效率。