主权项：
1.一种上消化道癌筛查内镜图像的质量评估方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、获取患者单次内窥镜检查时拍摄的若干上消化道癌筛查内镜图像； S2、对获取的上消化道癌筛查内镜图像进行图像整体评估，得到图像整体评估特征； 所述S2包括如下步骤： S21、统计采集的上消化道癌筛查内镜图像的数量，得到图像数量信息； S22、基于Laplacian梯度方法，通过计算每张上消化道癌筛查内镜图像的Laplacian梯度，得到图像清晰度信息； 所述S22中Laplacian梯度的计算表达式如下： ， ， 其中，D(f)表示Laplacian梯度函数，| |表示绝对值，G(i,j)表示上消化道癌筛查内镜图像上像素(i,j)处的Laplacian算子的卷积，L表示Laplacian算子； S23、基于SSIM相似系数方法，计算任意两张上消化道癌筛查内镜图像间的SSIM相似系数，并基于超过预设的相似系数阈值的图像数量，得到图像重复比例信息； 所述S23中SSIM相似系数的计算表达式如下： ， ， ， ， ， 其中，SSIM(p,q)表示第一上消化道癌筛查内镜图像p与第二上消化道癌筛查内镜图像q的SSIM相似系数，l(p,q)表示第一上消化道癌筛查内镜图像p与第二上消化道癌筛查内镜图像q的亮度比较函数，α表示亮度比较函数的指数系数，c(p,q)表示第一上消化道癌筛查内镜图像p与第二上消化道癌筛查内镜图像q的对比度比较函数，β表示对比度比较函数的指数系数，s(p,q)表示第一上消化道癌筛查内镜图像p与第二上消化道癌筛查内镜图像q的结构比较函数，γ表示结构比较函数的指数系数，μp表示第一上消化道癌筛查内镜图像p特征的均值，μq表示第二上消化道癌筛查内镜图像q特征的均值，c1表示第一非零系数，表示第一上消化道癌筛查内镜图像p特征的标准差，表示第二上消化道癌筛查内镜图像q特征的标准差，c2表示第二非零系数，表示第一上消化道癌筛查内镜图像p与第二上消化道癌筛查内镜图像q特征的协方差，c3表示第三非零系数，H表示上消化道癌筛查内镜图像的高度，W表示上消化道癌筛查内镜图像的宽度，p(i,j)表示第一上消化道癌筛查内镜图像上像素(i,j)处的特征，q(i,j)表示第二上消化道癌筛查内镜图像上像素(i,j)处的特征，表示像素值的范围，k1，k2均为常数； S24、将图像数量信息、图像清晰度信息和图像充分比例信息作为图像整体评估特征； S3、对获取的上消化道癌筛查内镜图像进行检查时效评估，得到图像时效评估特征； 所述S3包括如下步骤： S31、基于图像文字提取算法，分别从各上消化道癌筛查内镜图像提取得到对应的拍摄时的时间信息； S32、将拍摄的第一张上消化道癌筛查内镜图像的时间信息与拍摄的最后一张上消化道癌筛查内镜图像的时间信息作差，得到总体检查时间信息； S33、将各上消化道癌筛查内镜图像的时间信息和总体检查时间信息作为图像时效评估特征； S4、对获取的上消化道癌筛查内镜图像进行活检情况评估，得到图像活检评估特征； 所述S4包括如下步骤： S41、获取患者的活检需求信息； S42、判断患者的活检需求信息是否有活检需求，若有则进入S43，否则进入S45； S43、判断获取的上消化道癌筛查内镜图像中是否含有活检图像，若是则进入S45，否则进入S44； S44、将图像活检合格作为图像活检评估特征； S45、将图像活检不合格作为图像活检评估特征； S5、构建图像质量评估模型； 所述图像质量评估模型包括依次连接的第一主干网络、第二主干网络、第三主干网络和质量评估网络； 所述第一主干网络用于通过第一ResNet提取上消化道癌筛查内镜图像的黏膜暴露特征；所述黏膜暴露特征包括粘液或泡沫的位置，以及充气程度； 所述第二主干网络用于通过第二ResNet提取上消化道癌筛查内镜图像的部位识别程度特征；所述部位识别程度特征包括图像部位和拍摄方向；所述图像部位包括咽部、食管、贲门、胃底、胃体、胃窦、幽门、十二指肠球部，以及部分降部； 所述第三主干网络用于通过第三ResNet网络提取染色特征；所述染色特征包括染色区域和染色程度； 所述质量评估网络用于通过AlexNet网络对图像整体评估特征、图像时效评估特征、图像活检评估特征、黏膜暴露特征、部位识别程度特征和染色特征构成的图像质量融合特征进行质量评估分类训练，得到上消化道癌筛查内镜图像的质量评估结果； S6、将获取的上消化道癌筛查内镜图像、图像整体评估特征、图像时效评估特征和图像活检评估特征输入图像质量评估模型，得到上消化道癌筛查内镜图像的质量评估结果。
