一种基于异构域的医学图像分类方法和系统

本申请公开了一种基于异构域的医学图像分类方法和系统，涉及医学图像分类邻域，通过图像预处理模块建立各待分类医学图像的高精度轮廓模型，使得对医学图像分类更加快捷准确，有效的提高了对医学图像分类的工作效率和准确率，通过分析各待分类医学图像轮廓模型与对应的各人体部位可参考轮廓模型的符合影响系数，确定各待分类医学图像对应的人体部位，其次分析各待分类医学图像与对应人体部位的各种类标准病变图像的相似影响系数，确定各待分类医学图像对应的病变图像和病变原因，并进行综合分类并归，极大的提高了医学图像分类的准确性，提高了医生的诊断准确率，为医疗服务提供更好的支持，进一步保障了病患的生命财产安全。