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龙图腾网获悉天津理工大学申请的专利一种基于图像的手术器械姿态实时检测方法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：CN116110545B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202310220537.8，技术领域涉及：G16H30/20；该发明授权一种基于图像的手术器械姿态实时检测方法是由刘振忠;郑来旺;张国彬;张润锋;周羿帆;李泽华设计研发完成，并于2023-03-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像的手术器械姿态实时检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图像的手术器械姿态实时检测方法，依次通过构建适用于手术器械实时姿态识别的图像检测网络，构建用于训练图像检测网络的手术器械图像数据集；对手术器械图像数据集进行数据增强处理；采用手术器械图像数据集对图像检测网络进行训练，以及将实时采集的手术器械图像输入完成训练的图像检测网络中，实现实时输出精准检测到手术器械姿态的标记图像；该方法解决了在真实的手术场景中存在器械被遮挡、器械抖动、显示不完全以及环境光线不足或器械反光等干扰问题，在受到常见干扰时，仍然能正确地检测出手术器械，表现出在复杂多变的手术环境中的高适应性，是一种具有高精度、高实时性、高鲁棒性的方法。

本发明授权一种基于图像的手术器械姿态实时检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像的手术器械姿态实时检测方法，其特征在于，步骤如下： 步骤1、构建适用于手术器械实时姿态识别的图像检测网络，结构包括： 1图像输入端； 2主干网络，其由依次连接的第一CBS模块、第二CBS模块、第一CSP1_1模块、第三CBS模块、CSP1_2模块、第四CBS模块、CSP1_3模块、第五CBS模块、第二CSP1_1模块、SPPF模块和GAM模块； 3颈部网络，其由依次连接的第一CBS模块、第一上采样模块、第一Concat模块、第一CSP2_1模块、第二CBS模块、第二上采样模块、第二Concat模块和、第二CSP2_1模块、第三CBS模块、第三Concat模块、第三CSP2_1模块、第四CBS模块、第四Concat模块和第四CSP2_1模块；其中，颈部网络的第一Concat模块的输入端还与主干网络的CSP1_3模块的输出端连接，颈部网络第二Concat模块的输入端还与主干网络的第一CSP1_2模块的输出端连接，颈部网络的第三Concat模块的输入端还与颈部网络的第二CBS模块的输出端连接，颈部网络的第四Concat模块的输入端还与颈部网络的第一CBS模块的输出端连接； 4语义分割网络PSPNet，其输入端分别与主干网络的第一CBS模块、主干网络的第二CBS模块、以及颈部网络的第二CSP2_1模块的输出端连接，其输出端分别与预测网络的第一Conv模块、第二Conv模块和第三Conv模块的输出端连接； 5预测网络，其由第一Conv模块、第二Conv模块和第三Conv模块构成；预测网络中的损失函数采用SIoU损失函数； 其中，CBS模块由依次连接的卷积层、BN层和SiLU激活函数构成； GAM模块的输出端与颈部网络的第一CBS模块的输入端连接； 步骤2、构建用于训练图像检测网络的手术器械图像数据集，其由检测数据集和分割数据集构成；其中，检测数据集由基于包含有不同种类手术器械的图像，通过以最小矩形框标注手术器械尖端得到，且各标注图像对应生成有图像检测信息，包括手术器械类别、矩形框的四个顶角坐标，矩形框的长度和宽度；分割数据集由基于包含有不同种类手术器械的图像，通过以闭合轮廓框标注手术器械尖端轮廓得到，且各标注图像对应生成有图像分割信息，包括手术器械类别、以及准确描绘轮廓框的多点坐标； 步骤3、对由步骤2得到的手术器械图像数据集进行数据增强处理，以对手术器械图像数据集的数据量进行扩充； 步骤4、采用由步骤3得到的手术器械图像数据集，对由步骤1构建的图像检测网络进行训练，包括： 步骤4.1、将手术器械图像数据集随机划分出训练集和测试集； 步骤4.2、将训练集输入至图像检测网络中，先以检测数据集中的标记图像为输入、图像检测信息为输出对图像检测网络的进行训练和验证，再以分割数据集中的标记图像为输入、图像分割信息为输出对图像检测网络的进行训练和验证； 步骤5、将实时采集的手术器械图像输入由步骤4训练得到的图像检测网络中，即可实时输出精准检测到手术器械姿态的标记图像。

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