1.一种全面特征融合的闭合轮廓提取的方法，其特征是，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的一种全面特征融合的闭合轮廓提取的方法，其特征是，步骤s2具体如下：
3.如权利要求2所述的一种全面特征融合的闭合轮廓提取的方法，其特征是：设置网络结构并配置网络，读取步骤s2中的预处理后的训练集和测试集中的图像数据输入至网络结构中进行训练，多次重复训练并保存训练后的最优网络参数，最优权重和偏置量，具体如下：
4.如权利要求3所述的一种全面特征融合的闭合轮廓提取的方法，其特征是：
5.如权利要求4所述的一种全面特征融合的闭合轮廓提取的方法，其特征是：
6.如权利要求5所述的一种全面特征融合的闭合轮廓提取的方法，其特征是，步骤s4具体如下：读取训练好的网络结构中保存的权重weight和偏置量bias，以及测试集数据，经过步骤s3中网络结构的计算，最终输出测试集的病变提取结果。