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龍圖騰網(wǎng)恭喜復(fù)旦大學(xué)申請(qǐng)的專利基于本征表示學(xué)習(xí)的跨模態(tài)內(nèi)鏡圖像轉(zhuǎn)換及病灶分割方法獲國家發(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(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115018767B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-06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：202210477177.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/00；該發(fā)明授權(quán)基于本征表示學(xué)習(xí)的跨模態(tài)內(nèi)鏡圖像轉(zhuǎn)換及病灶分割方法是由顏波;鐘蕓詩;譚偉敏;蔡世倫;林青設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-05-03向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于本征表示學(xué)習(xí)的跨模態(tài)內(nèi)鏡圖像轉(zhuǎn)換及病灶分割方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明屬于醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種跨模態(tài)內(nèi)鏡圖像轉(zhuǎn)換及病灶區(qū)域分割方法。本發(fā)明通過構(gòu)建的基于本征表示學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將消化道內(nèi)窺鏡白光圖像轉(zhuǎn)換成高質(zhì)量的窄帶圖像；使用無監(jiān)督訓(xùn)練的本質(zhì)特征提取器獲取白光圖像的本質(zhì)特征，通過空洞空間卷積池化金字塔網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行病灶區(qū)域的預(yù)測，得到病灶區(qū)域的分割結(jié)果；測試時(shí)，待測白光圖像只需要和一張輔助的窄帶圖像經(jīng)過一次前向傳播，即可獲得白光圖像對(duì)應(yīng)的窄帶圖像。本方法采用無監(jiān)督學(xué)習(xí)方式，擁有很好的泛化性，在不同內(nèi)窺鏡設(shè)備上效果優(yōu)異。本發(fā)明能夠?yàn)榘坠鈨?nèi)窺鏡設(shè)備提供額外的窄帶成像，為醫(yī)生診斷提供更好的參考，基于窄帶圖像輔助的病灶區(qū)域分割能夠自動(dòng)定位病灶區(qū)域，從而大大提高疾病診斷效率，降低發(fā)病率和死亡率。

本發(fā)明授權(quán)基于本征表示學(xué)習(xí)的跨模態(tài)內(nèi)鏡圖像轉(zhuǎn)換及病灶分割方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于本征表示學(xué)習(xí)的跨模態(tài)內(nèi)鏡圖像轉(zhuǎn)換及病灶分割方法，其特征在于，具體步驟為：一通過構(gòu)建的基于本征表示學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將消化道內(nèi)窺鏡白光圖像WLI轉(zhuǎn)換成高質(zhì)量的窄帶圖像NBI；二通過一個(gè)空洞空間卷積池化金字塔網(wǎng)絡(luò)ASPP，使用步驟一得到的本質(zhì)特征提取器獲取白光圖像的本質(zhì)特征，進(jìn)行白光圖像的病灶區(qū)域預(yù)測，得到病灶區(qū)域的分割結(jié)果；步驟一中，對(duì)于給定白光圖像WLI，目標(biāo)是生成相應(yīng)的窄帶圖像NBI；根據(jù)光模型，假設(shè)內(nèi)窺鏡白光圖像可以解耦為光學(xué)信息和本質(zhì)特征；于是，通過采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將另一模態(tài)的光學(xué)信息與本模態(tài)的本質(zhì)特征進(jìn)行重組，得到相應(yīng)的跨模態(tài)圖像；所述的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)對(duì)稱的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；對(duì)于白光圖像IWLI，經(jīng)過一個(gè)獲取光學(xué)信息的特定模態(tài)特征編碼器EMS，得到白光圖像IWLI的光學(xué)特征同時(shí)，白光圖像IWLI經(jīng)過一個(gè)獲取模態(tài)不變特征的模態(tài)不變特征編碼器得到白光圖像IWLI的本質(zhì)特征同樣，對(duì)于窄帶圖像INBI，經(jīng)過一個(gè)獲取光學(xué)信息的特定模態(tài)特征編碼器EMS得到窄帶圖像INBI的光學(xué)特征經(jīng)過一個(gè)獲取模態(tài)不變特征的模態(tài)不變特征編碼器得到窄帶圖像INBI的本質(zhì)特征和組合輸入一個(gè)白光圖像生成器GWLI中生成白光圖像和組合輸入窄帶圖像生成器GNBI中生成窄帶圖像兩個(gè)本質(zhì)特征和分別輸入一個(gè)本征生成器GEigen中，均可生成本征表示IEigen；和共享權(quán)重；將生成的白光圖像和窄帶圖像分別送入一個(gè)區(qū)分生成圖像和真實(shí)圖像的鑒別器DGen，得到一個(gè)分類結(jié)果，用于對(duì)抗學(xué)習(xí)生成逼真的醫(yī)學(xué)圖像；所述的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有循環(huán)結(jié)構(gòu)，即是一個(gè)循環(huán)網(wǎng)絡(luò)，其循環(huán)方式如下：將生成的白光圖像經(jīng)過一個(gè)獲取光學(xué)信息的特定模態(tài)特征編碼器EMS,得到新的白光圖像光學(xué)特征經(jīng)過獲取模態(tài)不變特征的模態(tài)不變特征編碼器得到新的白光圖像本質(zhì)特征同理，可得新的窄帶圖像的光學(xué)特征和本質(zhì)特征和組合輸入白光圖像生成器GWLI中，得到白光圖像和組合輸入窄帶圖像生成器GNBI中，得到窄帶圖像循環(huán)后得到的白光圖像和窄帶圖像應(yīng)和原始輸入的白光圖像IWLI和NBI圖像INBI一致，即可以使用像素級(jí)的損失來約束。

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