1.一種基于深度學(xué)習(xí)的DR影像肺結(jié)核智能分割與檢測(cè)方法，其特征在于，包括以下步驟：

(1)將原始DR圖像像素值歸一化處理；

(2)利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)步驟(1)中進(jìn)行歸一化處理之后的圖像進(jìn)行分割，提取處肺部有效區(qū)域的掩膜，得到肺部有效區(qū)域的二值圖像；

(3)濾除步驟(2)中提取提到的掩膜圖像的小面積區(qū)域；

(4)對(duì)掩膜圖像進(jìn)行凸包操作；

(5)對(duì)經(jīng)過(guò)凸包操作的掩膜進(jìn)行膨脹操作，擴(kuò)大肺部有效區(qū)域；

(6)將步驟(1)和步驟(5)得到的圖像進(jìn)行相乘，得到肺部有效區(qū)域；

(7)對(duì)原始DR圖像進(jìn)行標(biāo)注，針對(duì)有肺結(jié)核表現(xiàn)的DR圖像標(biāo)注出其病變區(qū)域的位置；

(8)將提取掩模后的圖像和含有肺結(jié)核病變區(qū)域位置的標(biāo)注信息送進(jìn)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行訓(xùn)練，學(xué)習(xí)肺結(jié)核影像的特征；

(9)使用訓(xùn)練好的模型對(duì)未經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的DR圖像進(jìn)行預(yù)測(cè)，輸出肺結(jié)核病變區(qū)域的位置，并給出其概率；

(10)將輸出的肺結(jié)核病變區(qū)域的位置信息在步驟(1)得到的圖像中進(jìn)行展示，可視化肺結(jié)核病變區(qū)域的位置。