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龙图腾网获悉合肥工业大学;浙江药科职业大学申请的专利基于局部细粒度轮廓特征的电子喉镜医学图像检测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：CN115393326B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202211042016.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于局部细粒度轮廓特征的电子喉镜医学图像检测方法是由樊玉琦;姚瑞璇;邹峰;刘佳昊设计研发完成，并于2022-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于局部细粒度轮廓特征的电子喉镜医学图像检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于局部细粒度轮廓特征的电子喉镜医学图像检测方法，包括：获取电子喉镜图像，并对其进行预处理，得到训练数据集，构建图像分割的网络模型，并对其进行训练，得到器官分割模型，将训练数据集输入到器官分割模型中，生成器官分割数据集，对器官分割数据集进行基于像素点值的轮廓边缘提取，生成器官内轮廓数据集，基于器官内轮廓数据集中的器官边缘各点的切线倾角提取细粒度特征，并将所有特征组合成最终特征，根据最终特征预测喉镜图像类别。本发明提供的基于局部细粒度轮廓特征的电子喉镜医学图像检测方法，能够在背景复杂的情况下识别出器官轮廓并标记，生成检测结果，提高对器官异常检测的准确率。

本发明授权基于局部细粒度轮廓特征的电子喉镜医学图像检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于局部细粒度轮廓特征的电子喉镜医学图像检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：获取电子喉镜图像，并对其进行预处理，得到训练数据集； 步骤2：构建图像分割的网络模型，并对其进行训练，得到器官分割模型，将训练数据集输入到器官分割模型中，进行分割，生成器官分割数据集； 步骤3：对器官分割数据集进行基于像素点值的轮廓边缘提取，保留器官边缘显著性特征，并对图像剩余部分进行丢弃，生成器官内轮廓数据集； 步骤4：基于器官内轮廓数据集中的器官边缘各点的切线倾角提取细粒度特征，并将所有特征组合成最终特征； 步骤5：根据最终特征，使用ResNet网络进行喉镜图像分类； 步骤4中，基于器官内轮廓数据集中的器官边缘各点的切线倾角提取细粒度特征，并将所有特征组合成最终特征，具体包括如下步骤： 步骤401：采集器官内轮廓数据集中的器官的边缘各点集合，为，计算每个点的切线倾斜角，则每个点的特征向量表示为； 步骤402：基于器官内轮廓数据集中的器官的边缘各点的切线倾角提取细粒度特征，并将所有的特征组合成最终特征。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人合肥工业大学;浙江药科职业大学，其通讯地址为：230000 安徽省合肥市屯溪路193号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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