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龍圖騰網恭喜新光維醫(yī)療科技(蘇州)股份有限公司申請的專利內窺鏡高分辨率圖像自適應分塊方法、系統(tǒng)、裝置和介質獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119169033B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-23發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202411691055.1，技術領域涉及：G06T7/11；該發(fā)明授權內窺鏡高分辨率圖像自適應分塊方法、系統(tǒng)、裝置和介質是由王坤杰;廖邦華;馬玉成;李雅;陳東;王偉設計研發(fā)完成，并于2024-11-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本內窺鏡高分辨率圖像自適應分塊方法、系統(tǒng)、裝置和介質在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種內窺鏡高分辨率圖像自適應分塊方法、系統(tǒng)、裝置和介質，方法包括獲取內窺鏡圖像數(shù)據(jù)集，從中提取訓練集，并對訓練集進行特征提取得到特征集；構建初始MLP模型，將特征集作為輸入，將分塊寬度和分塊高度作為輸出，將Adam優(yōu)化器作為參數(shù)優(yōu)化器；定義損失函數(shù)，利用特征集、損失函數(shù)和Adam優(yōu)化器對初始MLP模型進行訓練，得到目標MLP模型；利用目標MLP模型對待分塊內窺鏡圖像進行分塊預測，得到多個目標圖像塊。本發(fā)明基于MLP模型框架和Adam優(yōu)化器，能夠針對內窺鏡高分辨圖像的不同區(qū)域進行高效、精準地自適應分塊，以最優(yōu)效率得到多個最優(yōu)質量的圖像塊，為內窺鏡的醫(yī)學圖像分析和診斷提供有力支持。

本發(fā)明授權內窺鏡高分辨率圖像自適應分塊方法、系統(tǒng)、裝置和介質在權利要求書中公布了：1.一種內窺鏡高分辨率圖像自適應分塊方法，其特征在于，所述方法包括：獲取內窺鏡圖像數(shù)據(jù)集，從所述內窺鏡圖像數(shù)據(jù)集中提取訓練集，并對所述訓練集進行特征提取，得到特征集；構建訓練前的初始MLP模型，將所述特征集作為所述初始MLP模型的輸入，將分塊寬度和分塊高度作為所述初始MLP模型的輸出，將Adam優(yōu)化器作為所述初始MLP模型的參數(shù)優(yōu)化器；定義所述初始MLP模型的損失函數(shù)，并利用所述特征集、所述損失函數(shù)和所述Adam優(yōu)化器對所述初始MLP模型進行訓練，得到訓練好的目標MLP模型；獲取待分塊內窺鏡圖像，利用所述目標MLP模型對所述待分塊內窺鏡圖像進行分塊預測，得到多個目標圖像塊；所述訓練集中包括多個訓練圖像；對所述訓練集進行特征提取，得到特征集，包括：從所述訓練集中選取任一個訓練圖像，將選取的訓練圖像分為多個圖像區(qū)域；從選取的訓練圖像中任選一個圖像區(qū)域，分別計算選取的訓練圖像中選取的圖像區(qū)域在每個像素點的水平方向梯度和垂直方向梯度；根據(jù)選取的訓練圖像中選取的圖像區(qū)域在每個像素點的水平方向梯度和垂直方向梯度，分別計算得到選取的訓練圖像中選取的圖像區(qū)域在每個像素點的紋理能量；計算選取的訓練圖像中選取的圖像區(qū)域在RGB顏色通道的標準差；根據(jù)選取的訓練圖像中選取的圖像區(qū)域在每個像素點的紋理能量，以及選取的訓練圖像中選取的圖像區(qū)域在RGB顏色通道的標準差，構建出選取的訓練圖像中選取的圖像區(qū)域在每個像素點的特征向量；遍歷選取的訓練圖像中的每個圖像區(qū)域，按照同樣的方法，構建出選取的訓練圖像中每個圖像區(qū)域分別在每個像素點的特征向量；并根據(jù)選取的訓練圖像中所有圖像區(qū)域的所有特征向量，得到選取的訓練圖像對應的特征向量集；遍歷所述內窺鏡圖像數(shù)據(jù)集中每個訓練圖像，按照同樣的方法，得到每個訓練圖像一一對應的特征向量集；根據(jù)所有訓練圖像中的所有特征向量集，得到所述特征集。

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