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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利一种基于多目标分割先验驱动的医学视频分类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：CN120411862B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510905487.6，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于多目标分割先验驱动的医学视频分类方法是由许辰;邬江兴;朱喆设计研发完成，并于2025-07-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多目标分割先验驱动的医学视频分类方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多目标分割先验驱动的医学视频分类方法，属于视频识别技术领域。其包括以下步骤：采集并预处理医学视频帧序列，得到视频原始帧序列；构建多目标分割‑分类数据集，并划分为训练集和测试集；构建基于多目标分割先验驱动的医学视频分类模型，所述医学视频分类模型包括特征提取‑时序编码‑融合网络和分类器；利用训练集中数据对模型进行训练；在训练过程中，通过损失函数对模型进行优化，得到训练好的模型；测试集中数据输入到训练好的模型中，得到医学视频分类结果。本发明能够增强医学视频分类的准确性和泛化能力。

本发明授权一种基于多目标分割先验驱动的医学视频分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多目标分割先验驱动的医学视频分类方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.采集并预处理医学视频帧序列，得到视频原始帧序列； S2.构建多目标分割-分类数据集，并划分为训练集和测试集，所述数据集包括视频原始帧序列、单对象分割掩膜序列、多对象分割掩膜序列、类别标签； S3.构建基于多目标分割先验驱动的医学视频分类模型，所述医学视频分类模型包括特征提取-时序编码-融合网络和分类器；所述特征提取-时序编码-融合网络包括特征提取模块、时序编码模块以及特征融合模块；所述时序编码模块包括时间信息嵌入层、时空融合信息编码层、MLP投影层；利用训练集中数据对模型进行训练； 所述特征提取模块将深度残差卷积网络ResNet50的前五层作为骨干网络，深度残差卷积网络ResNet50前五层中，第一层卷积块采用5×5尺寸的卷积核进行特征提取；第二层至第五层卷积块采用Inception卷积，在第五层卷积块后添加通道-空间混合注意力对帧图像各部分像素值分配不同的权重；第二层和第三层卷积块的步长设置为2，第四层和第五层卷积块的步长设置为1； 并行的单对象分割掩膜序列和多对象分割掩膜序列经过特征提取模块对每个分割掩膜序列的各帧图像空间特征进行提取，生成单目标分割特征图序列和多目标分割特征图序列； 在单对象分割掩膜序列输入到特征提取模块提取帧图像特征的过程中，通道注意力和空间注意力的计算公式表示如下： ， ， 其中，表示第五层卷积块输出，表示通道注意力权重，表示空间注意力权重，表示多层感知机，表示沿通道维度平均池化，表示沿通道维度最大池化，表示卷积核大小为的卷积操作，表示拼接操作，表示Sigmoid激活函数；第五层卷积块输出经过注意力权重分配，得到单目标分割特征图序列，公式表示如下： ， 其中，表示逐元素乘法；同理，得到多目标分割特征图序列； S4.在训练过程中，通过损失函数对模型进行优化，得到训练好的模型； S5.测试集中数据输入到训练好的模型中，得到医学视频分类结果。

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