基于深度学习的肝脏棘球蚴病超声图像智能处理方法、电子设备及存储介质

本发明提供了一种基于深度学习的肝脏棘球蚴病超声图像智能处理方法、电子设备及存储介质，包括以下步骤：数据收集：收集肝脏超声影像数据；使用自适应去噪与增强模型对收集的肝脏超声影像数据进行图像预处理，并对图像预处理后的数据对进行分类标注，建立分类数据集，将影像标注为囊型棘球蚴病、泡型棘球蚴病、其他肝脏病变；基于分类数据集，训练优化的VIT分类模型DFEV‑VIT。本发明有益效果：本发明通过使用优化的CLAHE算法ADEN对收集的数据进行图像预处理，再基于图像预处理后的分类数据集，训练分类模型DFEV‑VIT，可大大提高诊断效率和准确率，减少棘球蚴病的漏诊、误诊现象。