一种基于深度学习网络的胰腺图像增强及大语言模型图像分类方法

本发明公开了一种基于深度学习网络的胰腺图像增强及大语言模型图像分类方法，该系统基于深度学习算法将低光照下腹部影像数据转换为高光照易观察图像，并且结合大语言模型实现腹部影像数据的分类。具体而言，1）搭建自监督的零样本去噪模块；2）构建基于Transformer图像增强模块；3）开发基于大语言模型的图像分类模块。本发明针对腹部平片影像特征进行图像增强与识别分类，克服了传统影像学图像胰腺边界模糊导致特征量化难、依赖人工主观判断易出现偏差等困难，显著提升了影像特征处理的准确性和效率。同时，利用大语言模型对影像数据进行胰腺相关影像特征分类，实现胰腺影像图像的差异化识别与标注。