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龍圖騰網(wǎng)恭喜北京大學(xué)人民醫(yī)院申請(qǐng)的專利一種用于家用內(nèi)窺鏡視頻的腺樣體檢測(cè)分割方法與系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119494842B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-02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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510072483.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/10；該發(fā)明授權(quán)一種用于家用內(nèi)窺鏡視頻的腺樣體檢測(cè)分割方法與系統(tǒng)是由趙一馨;曹龍豪;施韜;李大為;余力生;晏猋;陳素衣;王宇光;王雨晴;石慶陽(yáng)設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-01-17向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種用于家用內(nèi)窺鏡視頻的腺樣體檢測(cè)分割方法與系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種用于家用內(nèi)窺鏡視頻的腺樣體檢測(cè)分割方法與系統(tǒng)，屬于圖像分割技術(shù)領(lǐng)域，包括：從家用內(nèi)窺鏡視頻中截取腺樣體圖像，篩選出包含腺樣體的圖像，并對(duì)其進(jìn)行增強(qiáng)；對(duì)增強(qiáng)后的腺樣體圖像的腺樣體區(qū)域以及后鼻孔區(qū)域進(jìn)行標(biāo)注形成訓(xùn)練樣本；將訓(xùn)練樣本輸入到深度分割網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行訓(xùn)練得到腺樣體分割模型；用腺樣體分割模型完成對(duì)目標(biāo)腺樣體圖像的分割，得到分割結(jié)果。本發(fā)明通過從家用內(nèi)窺鏡獲取的視頻中截取腺樣體圖像，并對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)，可以提升圖像樣本的質(zhì)量，幫助機(jī)器學(xué)習(xí)模型捕獲到更豐富的特征，降低過擬合風(fēng)險(xiǎn)，提高模型的分割性能。

本發(fā)明授權(quán)一種用于家用內(nèi)窺鏡視頻的腺樣體檢測(cè)分割方法與系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種用于家用內(nèi)窺鏡視頻的腺樣體檢測(cè)分割方法，其特征在于，包括：步驟1：獲取原始的家用內(nèi)窺鏡視頻；步驟2：對(duì)家用內(nèi)窺鏡視頻進(jìn)行降采樣形成家用內(nèi)窺鏡圖像序列；步驟3：將家用內(nèi)窺鏡圖像序列作為樣本，輸入到深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Backbone中進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)得到腺樣體圖像識(shí)別模型；其中，所述深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Backbone為ResNet-50網(wǎng)絡(luò)，且ResNet-50網(wǎng)絡(luò)全連接層的輸出神經(jīng)元的數(shù)量為2，在遷移學(xué)習(xí)過程中，凍結(jié)ResNet-50網(wǎng)絡(luò)前4個(gè)stage的參數(shù)，僅優(yōu)化stage5中3個(gè)殘差塊的參數(shù)以及輸出線性層的參數(shù)；步驟4：利用腺樣體圖像識(shí)別模型對(duì)目標(biāo)家用內(nèi)窺鏡視頻進(jìn)行檢測(cè)提取出包含腺樣體的圖像；步驟5：對(duì)包含腺樣體的圖像進(jìn)行增強(qiáng)得到增強(qiáng)后的腺樣體圖像；步驟6：對(duì)增強(qiáng)后的腺樣體圖像的腺樣體區(qū)域以及后鼻孔區(qū)域進(jìn)行標(biāo)注形成訓(xùn)練樣本；步驟7：將所述訓(xùn)練樣本輸入到深度分割網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行訓(xùn)練得到腺樣體分割模型；步驟8：利用所述腺樣體分割模型完成對(duì)目標(biāo)腺樣體圖像的分割，得到分割結(jié)果；在所述步驟2中，對(duì)家用內(nèi)窺鏡視頻進(jìn)行降采樣形成家用內(nèi)窺鏡圖像序列，包括：使用ffmpeg軟件按照1fps的幀率降采樣原始的家用內(nèi)窺鏡視頻得到家用內(nèi)窺鏡圖像序列；所述步驟3：將家用內(nèi)窺鏡圖像序列作為樣本，輸入到深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Backbone中進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)得到腺樣體圖像識(shí)別模型，包括：步驟3.1：將家用內(nèi)窺鏡圖像序列中包含腺樣體的圖像作為正樣本，將不包含腺樣體的圖像作為負(fù)樣本，同時(shí)將正負(fù)樣本的數(shù)量比值設(shè)置為1：2；步驟3.2：將正樣本和負(fù)樣本輸入到ResNet-50網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行訓(xùn)練得到腺樣體圖像識(shí)別模型；其中，在訓(xùn)練ResNet-50網(wǎng)絡(luò)時(shí)，使用隨機(jī)梯度下降方法對(duì)ResNet-50網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化，且在訓(xùn)練過程中的動(dòng)量系數(shù)為0.99，學(xué)習(xí)率為1×10-5，學(xué)習(xí)率的衰減使用余弦退火衰減和ReduceLROnPlateau結(jié)合的策略。

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