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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利幽门螺杆菌胃部视频全自动智能分析系统及其标记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：CN114359131B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202111338011.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权幽门螺杆菌胃部视频全自动智能分析系统及其标记方法是由刘济全;胡伟玲;章鑫森;沈玉清;余涛;段会龙;姒健敏设计研发完成，并于2021-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本幽门螺杆菌胃部视频全自动智能分析系统及其标记方法在说明书摘要公布了：本发明属于医疗数据挖掘领域，具体涉及一种幽门螺杆菌胃部视频全自动智能分析系统及其标记方法，包括图像获取模块、图像预处理模块、有效帧模块、解剖位置定位模块、深度学习模块及标记显示模块，所述图像获取模块用以获取视频流，所述图像预处理模块用以对视频流的图像进行预处理，所述有效帧模块用以对视频流的图像进行分类和筛选，所述解剖位置定位模块用以识别内窥镜当前位于胃内的具体位置，所述深度学习模块用以对不同解剖位置的图片预测幽门螺杆菌感染概率。本发明在测试过程中无需医生踩下踏板输入特定图片进行幽门螺杆菌感染识别，整个过程无需人工介入，可达到全自动化，高度智能化。

本发明授权幽门螺杆菌胃部视频全自动智能分析系统及其标记方法在权利要求书中公布了：1.一种幽门螺杆菌胃部视频全自动智能分析系统，其特征在于，包括： 图像获取模块，所述图像获取模块用以从内窥镜图像系统获取输入的胃部常规白光内窥镜视频流； 图像预处理模块，所述图像预处理模块用以对视频流的图像进行预处理； 有效帧模块，所述有效帧模块用以对视频流图像进行分类和筛选，获取视野清晰的有效帧，所述有效帧模块的操作包括：利用深度学习技术将视频帧分类为体外帧、窄带内镜帧、无效检查帧、有效检查帧4类，由此过滤掉干扰图像，保留视野清晰的内镜检查图像； 解剖位置定位模块，所述解剖位置定位模块用以识别内窥镜当前位于胃内的具体位置； 深度学习模块，所述深度学习模块用以对不同解剖位置的图片预测幽门螺杆菌感染概率，然后在每个解剖位置通过投票机制生成该位置预测结果，最后结合多个解剖位置的预测结果通过再次投票得到胃镜实时幽门螺杆菌感染概率，所述深度学习模块用于幽门螺杆菌感染预测，其训练过程基于多示例学习机制和视频级标签，其包括模型训练单元和模型测试单元，所述模型训练单元用以建立深度学习模型，所述模型测试单元用以预测幽门螺杆菌感染率；以及 标记显示模块，所述标记显示模块用以显示解剖位置信息和幽门螺杆菌视频感染概率，所述标记显示模块的操作包括：根据深度学习模块的输出信息，刷新显示当前帧的感染概率、当前视频的整体感染概率、每个解剖位置下感染概率最大值及其所对应的图片； 所述模型训练单元通过以下步骤进行： S200收集大量胃镜检查视频，以每个检查对应的14C尿素呼气试验和病理组织切片检查结果作为视频级幽门螺杆菌感染标签； S201通过有效帧模块筛选视频中视野清晰的单帧图像，然后进行数据扩增； S202通过解剖位置定位模块将所述单帧图像分为不同解剖位置； S203基于多示例学习机制，分别训练每个解剖位置下的深度学习模型； 所述模型测试单元通过以下步骤进行： S300对输入的视频流，使用有效帧模块过滤视野不清晰的图像，筛选保留视野清晰的图片； S301使用解剖位置定位模块得到每帧图像的解剖位置类别； S302使用对应解剖位置的幽门螺杆菌感染预测模型得到每帧图片的幽门螺杆菌感染概率，然后在每个解剖位置通过投票机制生成该位置预测结果，最后将所有解剖位置的感染概率进行再次投票，得到病人水平的幽门螺杆菌感染概率。

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