上海交通大学杨杰获国家专利权
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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利内窥镜图像鲁棒腔道检测方法、系统、终端及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：CN114219777B 。
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：202111479122.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权内窥镜图像鲁棒腔道检测方法、系统、终端及介质是由杨杰;张天忆设计研发完成，并于2021-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。
本内窥镜图像鲁棒腔道检测方法、系统、终端及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种内窥镜图像鲁棒腔道检测方法、系统、终端及介质，该方法包括：对于给定的若干内窥镜图像，划分为干净图像与伪影图像，再将所述干净图像与所述伪影图像分别划分为训练集、测试集；建立用于鲁棒腔道检测的神经网络模型；利用训练集对神经网络模型进行训练；利用测试集对神经网络模型进行测试。通过本发明，能够利用干净的内窥镜图像与少量带伪影图像，对内窥镜图像中的腔道进行检测；可以提升内窥镜图像检测方法的鲁棒性，可广泛运用在内窥镜手术中。
本发明授权内窥镜图像鲁棒腔道检测方法、系统、终端及介质在权利要求书中公布了：1.一种内窥镜图像鲁棒腔道检测方法，其特征在于，包括： S11：构建数据集； 对于给定的若干内窥镜图像，划分为干净图像与伪影图像，再将所述干净图像与所述伪影图像分别划分为训练集、测试集； S12：建立用于鲁棒腔道检测的神经网络模型； S13：训练模型； 利用所述S11得到的训练集对所述S12建立的神经网络模型进行训练； S14：测试模型； 利用所述S11得到的测试集对所述S13训练得到的神经网络模型进行测试； 所述S12建立的神经网络模型为带有特征提取和融合的目标检测神经网络模型； 所述S12具体包括： S121：对所述干净图像进行图像特征提取，得到干净图像的图像特征；并对所述伪影图像进行图像特征提取和伪影特征提取，得到伪影图像的图像特征和伪影特征； S122：将所述伪影特征分别与所述干净图像的图像特征和所述伪影图像的图像特征进行融合，得到两种融合图像特征； S123：将所述两种融合图像特征输入目标检测网络进行检测，得到检测结果； S124：利用预设标注的真实值与所述检测结果构建损失函数，利用所述S11的训练集对神经网络模型进行训练，优化神经网络模型参数。
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