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龙图腾网获悉鹏城实验室申请的专利一种基于多任务学习的图像清洁度评估方法及相关装置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：CN116128801B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202211475103.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于多任务学习的图像清洁度评估方法及相关装置是由陈杰;田永鸿;高文;黄显淞;孔子尚设计研发完成，并于2022-11-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多任务学习的图像清洁度评估方法及相关装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于多任务学习的图像清洁度评估方法及相关装置，方法包括将待评估图像输入所述评估网络模型中的特征提取模块，通过所述特征提取模块确定所述待评估图像的若干特征图，将若干特征图输入所述评估网络膜中的预测模块，通过所述预测模块确定所述待评估图像对应的掩膜图以及清洁度类别。本申请通过特征提取模块提取若干特征图，然后通过预测模块基于若干特征图确定掩膜图以及清洁度类别，预测模块利用用于确定掩膜图的实例特征增强图像的清洁特征表现，聚焦图像所属器官的划分和图像的清洁度评估，从而可以快速确定清洁度满足预定要求的视频图像，进而使后续的病灶分割网络免受噪声场景的干扰，还能降低病灶检测的计算复杂程度。

本发明授权一种基于多任务学习的图像清洁度评估方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多任务学习的图像清洁度评估方法，其特征在于，所述方法应用评估网络模型，所述方法包括： 将待评估图像输入所述评估网络模型中的特征提取模块，通过所述特征提取模块确定所述待评估图像的若干特征图，其中，若干特征图的图像尺寸互不相同； 将若干特征图输入所述评估网络模型中的预测模块，通过所述预测模块确定所述待评估图像对应的掩膜图以及清洁度类别； 其中，所述预测模块包括若干级联的预测单元，若干预测单元与若干特征图一一对应，所述预测单元包括用于执行跨任务注意的交叉注意力层以及上采样层，上采样层的输入项为交叉注意力层输出的分割特征；位于最前的预测单元中的交叉注意力层的输入项为位于最下层的特征图，以及基于最下层的特征图确定的初始分类特征；其余预测单元中的交叉注意力层的输入项为前一预测单元中的上采样层的输出项和该预测单元对应的特征图的融合特征图，以及前一预测单元中交叉注意力层输出的分类特征；所述交叉注意力层包括分割注意力支路和分类注意力支路，其中，分割注意力支路和分类注意力支路均包括多头子注意力模块、第一融合模块、前馈网络模块以及第二融合块，其中，分割注意力支路中的第一融合模块的输入项为分割注意力支路中的多头子注意力模块的输出项和分类注意力支路中V值和K值；分类注意力支路中的第一融合模块的输入项为分类注意力支路中的多头子注意力模块的输出项和分割注意力支路中V值和K值；所述通过所述预测模块确定所述待评估图像对应的掩膜图以及清洁度类别具体包括： 基于若干特征图中位于最下层的特征图以及位于最前的预测单元确定分割特征和分类特征； 基于所述分割特征与位于第二位的预测单元对应的特征图确定融合特征图，并基于所述融合特征图、分类特征及位于第二位的预测单元确定分割特征和分类特征； 依次类推直至位于最后的预测单元，以得到目标分割特征和目标分类特征； 基于所述目标分割特征与位于最上层的特征图确定所述待评估图像对应的掩膜图，基于目标分类特征确定所述待评估图像对应的清洁度类别。

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