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本发明属于医学图像处理领域，提供了基于GPU医疗内窥镜图像的处理方法、系统和介质，本发明利用GPU的强大并行处理能力显著提升了内窥镜图像的采集、预处理、特征点检测、图像校正及病理特征识别的速度和准确性。通过执行GPU加速的滤波算法和直方图均衡化，增强了图像质量，而GPU优化的SIFT算法则有效提高了特征点匹配的准确度。仿射变换模型的估计和图像的变换校正进一步纠正畸变，确保了图像数据的准确性。最终，利用预训练的深度学习模型在GPU上实现快速的卷积神经网络前向传播，实时识别病理特征，并辅助临床诊断。极大提高了临床诊断的效率和准确性，为医生提供即时的诊断辅助，从而改善了医疗服务质量。