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摘要：目的 提出一种基于电子内镜图像的多特征融合模型，结合深度学习与手工特征的优势，用于消化性溃疡再出血风险的分级。方法 根据溃疡的内镜表现，提取颜色特征以区分活动性出血（Forrest I）与非出血溃疡（Forrest II、III），并利用边缘和纹理特征描述不同级别溃疡的形态与外观。通过融合深度学习网络提取的深度特征与手工提取的视觉特征，形成电子内镜图像的多特征表达，最终用于预测消化性溃疡的再出血风险。（剩余12898字）
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手工提取的视觉特征与深度特征的融合模型用于消化性溃疡再出血风险分级
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