基于光学衰减系数的医学图像识别方法、系统

本发明属于医学成像处理领域，具体地说是一种基于光学衰减系数的医学图像识别方法、系统。本发明通过融合光学衰减系数(OAC)图像与概率密度函数(PDF)特征实现高精度分类。技术方案包括：利用SD‑OCT装置获取皮肤三维OAC数据，采用3D‑Unet网络进行无监督降噪，结合Canny边缘检测与线性拟合实现图像拉平裁剪；统计OAC值分布并提取PDF的峰值、分布宽度等特征；构建联合学习模型，将ResNet34提取的二维图像特征与全连接网络提取的一维PDF特征融合，通过Softmax分类层输出AK、BCC及正常皮肤的概率。本发明具有非侵入性、自动化程度高的特点，有效解决了相似病变区分模糊问题，分类准确率显著提升，为皮肤癌早期筛查提供了标准化技术手段。