【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医学图像识别，具体为基于增强标注和深度学习的医学图像识别方法和系统。
技术介绍
1、现如今，医学影像的发展已经取得了巨大的进展，其中使用增强标注和深度学习技术在医学图像识别中发挥了重要作用。
2、增强标注是指通过手动标注和自动标注相结合的方式，对少量样本进行精确标注，并利用半自动化工具扩展标注数据集，从而提高数据集的覆盖面和多样性，在医学领域，增强标注可以帮助医学专家更准确地标注医学影像中的目标结构、异常区域等关键信息，从而为医学诊断、研究和教育提供更可靠的数据基础。
3、深度学习利用多层神经网络来学习复杂的特征表达，能够自动从大量数据中学习到高层抽象的特征表示。在医学影像领域，深度学习已经取得了显著的成就，能够有效地处理复杂的医学图像数据，提取具有丰富语义信息的特征，从而实现对医学影像的自动分类、分割、检测等任务，深度学习在医学影像中的应用有助于提高医学诊断的准确性、速度和效率，为医生提供更可靠的辅助工具。
4、一般的，传统基于上述两种优化方案的医学影像识别方法还存在一些不足，其中对于...
【技术保护点】
1.基于增强标注和深度学习的医学图像识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于增强标注和深度学习的医学图像识别方法，其特征在于，步骤S2所述的对收集到的图像数据进行去噪、调整尺寸和对比度增强，包括：
3.如权利要求1所述的基于增强标注和深度学习的医学图像识别方法，其特征在于，步骤S3所述的对少量样本进行精确手动标注，然后利用半自动化工具扩展标注数据集，包括：
4.如权利要求1所述的基于增强标注和深度学习的医学图像识别方法，其特征在于，步骤S4所述的通过图像的随机变换增加图像样本的多样性，包括：
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【技术特征摘要】
1.基于增强标注和深度学习的医学图像识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于增强标注和深度学习的医学图像识别方法，其特征在于，步骤s2所述的对收集到的图像数据进行去噪、调整尺寸和对比度增强，包括：
3.如权利要求1所述的基于增强标注和深度学习的医学图像识别方法，其特征在于，步骤s3所述的对少量样本进行精确手动标注，然后利用半自动化工具扩展标注数据集，包括：
4.如权利要求1所述的基于增强标注和深度学习的医学图像识别方法，其特征在于，步骤s4所述的通过图像的随机变换增加图像样本的多样性，包括：
5.如权利要求1所述的基于增强标注和深度学习的医学图像识别方法，其特征在于，步骤s5所述的使用深度卷积神经网络对图像进行特征提取，包括：
6.如权利要求1所述的基于增强标注和深度学习的医学图像识别方法，其特征在于，步骤s6所述的应用改进的u-net模型对图像进行精细分割，识别出图像中...
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