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龍圖騰網(wǎng)恭喜中日友好醫(yī)院(中日友好臨床醫(yī)學(xué)研究所)申請的專利基于直乙鏡圖像的AI分析方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119559341B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-18發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510123235.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T17/00；該發(fā)明授權(quán)基于直乙鏡圖像的AI分析方法及系統(tǒng)是由鄭麗華;程一乘;李昕;智從從;石玉迎;劉寧遠(yuǎn);侯文肖設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-01-26向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于直乙鏡圖像的AI分析方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供基于直乙鏡圖像的AI分析方法及系統(tǒng)，涉及AI技術(shù)領(lǐng)域，包括利用預(yù)訓(xùn)練的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取直乙鏡圖像的多尺度特征，并通過自適應(yīng)特征權(quán)重分配模塊進行特征融合。利用雙分支檢測網(wǎng)絡(luò)對融合后的特征圖進行病變區(qū)域檢測，并對檢測到的病變區(qū)域進行分類。基于連續(xù)直乙鏡圖像序列進行三維重建，將檢測結(jié)果映射至三維模型中，實現(xiàn)病變區(qū)域的精確定位和三維可視化，并記錄其三維坐標(biāo)位置信息。本發(fā)明能夠提高直乙鏡圖像分析的準(zhǔn)確性和效率，輔助醫(yī)生進行診斷。

本發(fā)明授權(quán)基于直乙鏡圖像的AI分析方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.基于直乙鏡圖像的AI分析方法，其特征在于，包括：將采集的直乙鏡圖像輸入至預(yù)訓(xùn)練的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，通過該深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多個不同層級進行特征提取，得到包括淺層紋理特征、中層語義特征及深層抽象特征的多尺度特征圖；采用自適應(yīng)特征權(quán)重分配模塊對所述多尺度特征圖進行融合處理，該自適應(yīng)特征權(quán)重分配模塊包括通道注意力單元和空間注意力單元，其中通道注意力單元用于學(xué)習(xí)不同特征通道的重要性權(quán)重，空間注意力單元用于捕獲特征圖中的關(guān)鍵區(qū)域信息，生成融合后的特征圖；將所述融合后的特征圖輸入至雙分支檢測網(wǎng)絡(luò)，該雙分支檢測網(wǎng)絡(luò)包括區(qū)域提議分支和分類回歸分支；其中區(qū)域提議分支通過密集采樣方式生成候選病變區(qū)域，分類回歸分支對候選病變區(qū)域進行精確定位和分類；采用非極大值抑制算法對重疊候選框進行篩選，獲取最終的病變區(qū)域檢測結(jié)果；對檢測到的病變區(qū)域進行深度學(xué)習(xí)分類，識別病變類型；基于連續(xù)直乙鏡圖像序列，采用基于深度估計的三維重建算法對腸道內(nèi)壁進行建模；將所述病變區(qū)域檢測結(jié)果映射至三維重建模型中，采用空間配準(zhǔn)算法對病變區(qū)域進行精確定位；構(gòu)建包含病變區(qū)域空間位置信息的三維可視化模型，該三維可視化模型通過顏色編碼方式標(biāo)注不同類型的病變區(qū)域，并記錄病變區(qū)域相對于腸道參考點的三維坐標(biāo)位置信息。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人中日友好醫(yī)院(中日友好臨床醫(yī)學(xué)研究所)，其通訊地址為：100029 北京市朝陽區(qū)櫻花園東街2號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。