【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，特别是涉及一种胃萎缩区域分割系统、电子设备及可读存储介质。
技术介绍
1、胃癌的演变过程主要分为正常胃黏膜，慢性浅表性胃炎，慢性萎缩性的胃炎，肠上皮化生异型增生，胃癌。通过判断胃镜下萎缩性胃炎的严重程度，可以在早期预测胃癌发生的概率。随着消化内镜技术和人工智能技术的发展，使用经过训练的深度学习模型对胃萎缩区域分割预测已然成为可能。
2、然而，胃镜图像的语义分割需要相关的专业人员进行大量的像素级人工标注，那么胃镜图像的标注成本较高，导致用作训练模型的数据成本十分高昂，进而严重影响模型预测的准确性。
技术实现思路
1、为了解决上述问题，本专利技术提出了一种胃萎缩区域分割系统、电子设备及可读存储介质，降低胃镜图像的标注成本，提升胃萎缩区域分割预测的准确性。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
3、第一方面，本专利技术提供一种胃萎缩区域分割系统，包括：
4、数据获取模块，被配置为获取胃萎缩图像、胃非萎缩图像和胃...
【技术保护点】
1.一种胃萎缩区域分割系统，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种胃萎缩区域分割系统，其特征在于，在所述数据获取模块中，还包括：
3.如权利要求1所述的一种胃萎缩区域分割系统，其特征在于，在所述伪标签生成模块中，还包括：
4.如权利要求3所述的一种胃萎缩区域分割系统，其特征在于，使用类激活映射算法为扩张度不同的空洞卷积分别生成定位图，所述类激活映射算法使用全局平均池化代替全连接层后，再连接一层线性分类层，以通过训练得到一组线性分类权重，基于线性分类权重对最后一层卷积层得到的特征图加权求和得到定位图。
5.如权利要...
【技术特征摘要】
1.一种胃萎缩区域分割系统，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种胃萎缩区域分割系统，其特征在于，在所述数据获取模块中，还包括：
3.如权利要求1所述的一种胃萎缩区域分割系统，其特征在于，在所述伪标签生成模块中，还包括：
4.如权利要求3所述的一种胃萎缩区域分割系统，其特征在于，使用类激活映射算法为扩张度不同的空洞卷积分别生成定位图，所述类激活映射算法使用全局平均池化代替全连接层后，再连接一层线性分类层，以通过训练得到一组线性分类权重，基于线性分类权重对最后一层卷积层得到的特征图加权求和得到定位图。
5.如权利要求1所述的一种胃萎缩区域分割系统，其特征在于，在所述可信伪标签筛选模块中，还包括：
6.如权利要求1所...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨晓云，刘治，崔立真，李真，姜善之，蒋亚丽，崔笑笑，
申请(专利权)人：山东大学，
类型：发明
国别省市：
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