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龙图腾网获悉中山大学附属第一医院申请的专利一种基于多特征提取的喉镜图像识别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：CN120125942B 。

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：202510107624.1，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种基于多特征提取的喉镜图像识别方法及系统是由雷文斌;陈文卿;李芸;帅懿;黎媛媛设计研发完成，并于2025-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多特征提取的喉镜图像识别方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于多特征提取的喉镜图像识别方法及系统，方法包括：获取患者喉部图像并进行图像数据预处理，得到预处理后的患者喉部图像；基于深度学习特征提取模型对预处理后的患者喉部图像进行多特征提取处理，得到患者喉部图像的形态特征与患者喉部图像的定量特征；对患者喉部图像的形态特征与患者喉部图像的定量特征进行多尺度特征融合处理，得到具有特征权重的患者喉部关键特征；对具有特征权重的患者喉部关键特征进行人机交互可视化处理，构建患者喉部识别诊断结果。本申请实施例能够对识别到的局部病变特征组合进行二次判断，提高病变诊断结果的准确度以及诊断的透明度。本申请可以广泛应用于医学图像识别技术领域。

本发明授权一种基于多特征提取的喉镜图像识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多特征提取的喉镜图像识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 获取患者喉部图像并进行图像数据预处理，得到预处理后的患者喉部图像； 基于深度学习特征提取模型对所述预处理后的患者喉部图像进行多特征提取处理，得到患者喉部图像的形态特征与患者喉部图像的定量特征； 对所述患者喉部图像的形态特征与所述患者喉部图像的定量特征进行多尺度特征融合处理，得到具有特征权重的患者喉部关键特征； 对所述具有特征权重的患者喉部关键特征进行人机交互可视化处理，构建患者喉部识别诊断结果； 其中，所述基于深度学习特征提取模型对所述预处理后的患者喉部图像进行多特征提取处理，得到患者喉部图像的形态特征与患者喉部图像的定量特征，包括： 通过基于交叉融合编码器的Transformer网络模型对所述预处理后的患者喉部图像进行特征提取处理，得到第一患者喉部图像的形态特征，所述第一患者喉部图像的形态特征包括纹理特征、色泽特征、边界特征、血管形态特征、血管颜色特征、血管走向特征以及粘膜颜色特征；所述基于交叉融合编码器的Transformer网络模型包括若干图像特征提取模块与线性层，若干所述图像特征提取模块包括补丁嵌入层与交叉融合编码器模块；所述交叉融合编码器模块包括第一层归一化层、并联注意力层、第二层归一化层与多层感知器； 通过ResNet-50深度残差网络模型对所述预处理后的患者喉部图像进行特征提取处理，得到第二患者喉部图像的形态特征，所述第二患者喉部图像的形态特征表示病灶位置特征； 结合所述第一患者喉部图像的形态特征与所述第二患者喉部图像的形态特征，得到所述患者喉部图像的形态特征； 对所述预处理后的患者喉部图像进行病灶图像分析，得到所述患者喉部图像的定量特征，所述患者喉部图像的定量特征包括纵横比信息、颜色光谱信息、S通道图像熵信息、纹理信息、方向梯度直方图信息以及颜色矩信息。

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