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龙图腾网获悉新光维医疗科技(苏州)股份有限公司申请的专利基于多波段图像融合的早期癌变风险预警方法及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：CN120183716B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510668407.X，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权基于多波段图像融合的早期癌变风险预警方法及装置是由何素玉;吴涯昆;刘天宇;荆晓娟;粟春林;丁晓梅;陈东设计研发完成，并于2025-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多波段图像融合的早期癌变风险预警方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及基于多波段图像融合的早期癌变风险预警方法及装置，包括以下：分别获取不同波段光源下，于相同位置同一时刻拍摄的N张内镜图像；针对任意波段光源，对其N张内镜图像进行图像融合得到融合表征图像；对所有波段光源所对应的融合表征图像进行配准及预处理得到所有波段光源所对应的处理后融合表征图像；将所有波段光源所对应的处理后融合表征图像输入预训练的深度学习模型中，并获取所述深度学习模型的输出结果即多波段融合图像；将所述多波段融合图像进行可视化展示；获取针对所述多波段融合图像的早期癌变风险分析结果，并在存在早期癌变风险时进行预警。本发明能够基于多波段内镜图像融合，提高早期癌变风险预警结果的准确率。

本发明授权基于多波段图像融合的早期癌变风险预警方法及装置在权利要求书中公布了：1.基于多波段图像融合的早期癌变风险预警方法，其特征在于，包括以下： 步骤110、分别获取不同波段光源下，于相同位置同一时段拍摄的N张内镜图像； 步骤120、针对任意波段光源，对其N张内镜图像进行图像融合得到该波段光源的融合表征图像，最终得到所有波段光源所对应的融合表征图像； 步骤130、对所有波段光源所对应的融合表征图像进行配准及预处理得到所有波段光源所对应的处理后融合表征图像； 步骤140、将所有波段光源所对应的处理后融合表征图像输入预训练的深度学习模型中，并获取所述深度学习模型的输出结果即多波段融合图像； 步骤150、将所述多波段融合图像进行可视化展示； 步骤160、获取针对所述多波段融合图像的早期癌变风险分析结果，并在存在早期癌变风险时进行预警； 具体的，针对任意波段光源，对其N张内镜图像进行图像融合得到该波段光源的融合表征图像，包括， 以拍摄时间前后顺序构建当前波段光源的内镜图像序列，所述内镜图像序列中定义matrix_ii为其中第i个内镜图像的图像矩阵，matrix_ii,ji,ki表示matrix_ii中第j行，第k列的像素点的像素值； 针对任意像素点matrix_ii,ji,ki，计算其相对二维邻域像素点的优势特征表现度advi,ji,ki，计算式如下， ； 其中，表示像素点matrix_ii,ji,ki的二维邻域像素点的平均值，表示像素点matrix_ii,ji,ki的二维邻域像素点中的最大值，表示像素点matrix_ii,ji,ki的二维邻域像素点中的最小值； 进行图像融合的过程如下， 步骤210、将N张内镜图像以等权重加权平均的方式进行初步融合得到初步融合图像； 步骤220、初始化i，令i=1； 步骤230、基于优势特征表现度advi,ji,ki计算matrix_ii的优势特征表现区域； 步骤240、将matrix_ii的优势特征表现区域替换初步融合图像中的相同像素点位置区域得到更新后的初步融合图像； 步骤250、判断i是否等于N，若是等于N则结束循环输出更新后的初步融合图像作为融合表征图像，若不等于N，则令i的值增加1并转至步骤230中继续运行； 具体的，基于优势特征表现度advi,ji,ki计算matrix_ii的优势特征表现区域，包括， 对于matrix_11，遍历matrix_11，找寻出其中优势特征表现度最大的两个像素点记为pix_1以及pix_2，连接pix_1以及pix_2得到直线pix_1,2，于matrix_11找寻出不在直线pix_1,2上的优势特征表现度最大的像素点记为pix_3，则将pix_1、pix_2以及pix_3两两连接所形成的区域即为matrix_11的优势特征表现区域； 对于matrix_ii，计算matrix_i-1i-1的优势特征表现区域中像素点的像素值平均值记为，再遍历matrix_ii，找寻出其中优势特征表现度大于的任意两个像素点记为pix_4与pix_5，连接pix_4与pix_5得到直线pix_4,5，于matrix_ii找寻出不在直线pix_4,5上的优势特征表现度最大的像素点记为pix_6，则将pix_4、pix_5以及pix_6两两连接所形成的区域即为matrix_ii的优势特征表现区域。

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