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龙图腾网获悉西南交通大学申请的专利一种结肠镜视频关键帧提取方法、装置、设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119399666B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411293724.X，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种结肠镜视频关键帧提取方法、装置、设备及存储介质是由龚勋;谭旭莉;樊琳设计研发完成，并于2024-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结肠镜视频关键帧提取方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及视频关键帧提取技术领域，具体公开了一种结肠镜视频关键帧提取方法、装置、设备及存储介质，包括：结肠镜视频帧序列伪影区域检测；采用ResNet50模型检测息肉帧，将包含息肉的结肠镜视频帧送入由两个共享权重的VGG16子网络组成的相似度分析网络，计算视频帧之间的相似性得分，根据相似性得分进行分组；将结肠镜视频帧序列输入到iAFF‑HSFYOLO网络进行息肉定位；根据伪影区域面积比、息肉区域面积比、息肉靠近中心的距离和置信度分数引入一个综合评价机制，从每组相似的视频帧中选出关键帧，完成关键帧提取。本发明结合息肉检测模型、ResNet架构、相似度分析网络、注意力机制，能够显著减少医生的检查负担，提高检测的准确性和效率。

本发明授权一种结肠镜视频关键帧提取方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种结肠镜视频关键帧提取方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、结肠镜视频帧序列伪影区域检测，具体包括：S11、使用EndoCV2020数据集构建视频帧伪影检测数据集，训练基于EndoNet模型的视频帧伪影检测模型；S12、将待处理的结肠镜视频帧输入伪影检测模型EndoNet，通过模型计算伪影检测框的面积及其在图像中的占比，删除伪影区域面积占比高于阈值的视频帧；S2、采用ResNet50模型检测息肉帧，使用交叉熵损失函数和Adam优化器来训练模型，将步骤S1中删除后保留下来的结肠镜视频帧序列输入到训练好的ResNet50模型中，识别包含息肉的视频帧，丢弃无信息帧；S3、将保留下来的包含息肉的结肠镜视频帧送入由两个共享权重的VGG16子网络组成的相似度分析网络，计算视频帧之间的相似性得分，根据相似性得分进行分组；S4、将分组中每组的结肠镜视频帧序列输入到iAFF-HSFYOLO网络进行息肉定位；所述iAFF-HSFYOLO网络具体是：采用HSFPN模块替代了YOLOv8主干网络中的SPPF层，同时，在特征融合阶段引入了迭代注意力特征融合模块iAFF；在HSFPN模块中，输入的特征图分别经过自适应平均池化和自适应最大池化操作，生成全局平均特征和最大特征；这些特征图随后通过1x1卷积层conv1进行降维处理，并经过ReLU激活函数ReLU后，再通过另一个1x1卷积层conv2恢复通道数；经过处理后的平均特征和最大特征相加融合，生成综合特征图；该综合特征图通过Sigmoid激活函数生成注意力权重图；最后，权重图与输入的原始特征图进行点乘，从而生成最终的特征表示；在迭代注意力特征融合模块iAFF中，结合局部和全局的上下文信息，生成加权的特征映射；动态调整输入特征的权重，定位不同尺度的息肉；增强的特征映射通过模型的检测头进行处理，生成息肉定位结果；S5、基于结肠镜视频帧息肉定位结果，根据伪影区域面积比、息肉区域面积比、息肉靠近中心的距离和置信度分数引入一个综合评价机制，从分组结果中每组相似的视频帧中选出关键帧，完成关键帧提取。

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