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龙图腾网获悉南通大学申请的专利一种基于图像识别的消化道病变分析方法及系统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：CN119515819B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411574803.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于图像识别的消化道病变分析方法及系统是由范玉婷;王凌云;张晓竹设计研发完成，并于2024-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像识别的消化道病变分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像分析技术领域，具体为一种基于图像识别的消化道病变分析方法及系统，基于患者消化道的内窥镜图像，通过图像分析，评估图像中像素点的边缘强度，并通过调整边缘检测阈值，识别图像中的疑似病变区域，区分非疑似病变区域和疑似病变区域，得到消化道区域区分结果。本发明，通过动态调整边缘检测阈值，优化了疑似病变区域与非疑似病变区域的识别过程，通过对疑似病变区域的形状、大小和颜色进行评估，并与数据库中的已知病变类型匹配，提高了病变类型识别的准确率，并提取对应病变类型的图像数据，为后续医疗人员确认病变类型提供了数据支持，通过分析非疑似病变区域与正常颜色数据的偏差，细化了对健康组织的评估。

本发明授权一种基于图像识别的消化道病变分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图像识别的消化道病变分析方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于患者消化道的内窥镜图像，通过图像分析，评估图像中像素点的边缘强度，并通过调整边缘检测阈值，识别图像中的疑似病变区域，区分非疑似病变区域和疑似病变区域，得到消化道区域区分结果； 所述消化道区域区分结果的获取步骤为： 基于所述像素点边缘强度评估结果，计算内窥镜图像中所有边缘点的强度均值和标准差，得到检测阈值关联数据； 基于所述检测阈值关联数据，通过公式： ； 计算调整后的边缘检测阈值，其中，表示图像中所有边缘强度的平均值，是边缘强度的标准差，为调节系数，是边缘强度高于的像素点数，是图像中总像素点数，为灵敏度参数，为调整后的边缘检测阈值； 基于所述调整后的边缘检测阈值和像素点边缘强度评估结果，将像素点的边缘强度值与调整后的边缘检测阈值进行对比，将边缘强度值高于边缘检测阈值的像素点标记为疑似病变区域边缘，区分非疑似病变区域和疑似病变区域，得到消化道区域区分结果； 基于所述消化道区域区分结果，根据疑似病变区域特征，包括形状、大小和颜色，评估与病变数据库中同一部位已知病变类型匹配度，识别匹配的病变类型，并提取对应病变类型的图像数据，得到匹配病变类型提取结果； 基于所述消化道区域区分结果，提取非疑似病变区域颜色和对应部位的正常颜色数据，分析非疑似病变区域与正常颜色的偏差，评估非疑似病变区域的异常程度，得到非疑似病变区域异常评估结果； 所述分析非疑似病变区域与正常颜色的偏差的方法为： 基于所述消化道区域区分结果，从非疑似病变区域提取三种颜色通道的颜色值，并提取对应部位的正常颜色数据，得到颜色关联数据； 基于所述颜色关联数据，通过公式： ； 计算颜色偏差程度，得到颜色偏差评估结果，其中，、和是权重系数，、和分别表示非疑似病变区域的红色、绿色、蓝色通道的颜色值，、和分别是对应部位标准消化道的红色、绿色、蓝色通道的颜色值，为颜色偏差程度； 基于所述匹配病变类型提取结果和非疑似病变区域异常评估结果，根据医疗人员确认的病变类型，结合疑似病变区域大小、疑似病变区域数量、非疑似病变区域异常程度，对消化道病变危险程度进行评估。

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