一种医学图形影像人工智能识别方法及系统

本发明涉及一种医学图形影像人工智能识别方法及系统，通过首先对病理切片图像进行扫描与处理，计算综合清晰度评分，进行SIFT检测与RANSAC算法剔除误匹配特征，生成无缝全景图像；随后从全景图像中提取特征，动态计算体素尺度，搭建三维体素模型；再者结合卷积神经网络和多层感知机搭建病理分类模型，输入多种特征融合的综合特征向量，输出病理分类结果；最后建立病理分类模型与三维体素模型的映射关系，对病理分类结果进行可视化标注，搭建交互式界面。本发明相较于现有技术，有效解决传统拼接方法易出现伪影或模糊的问题，实现病理结构的精细化建模，其交互式界面实现“模型‑医生”闭环，提升临床适用性。