山东大学赵子健获国家专利权
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龙图腾网获悉山东大学申请的专利应用于机器人辅助手术视频分析的实时手术工具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：CN115546698B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202211301638.X，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权应用于机器人辅助手术视频分析的实时手术工具检测方法是由赵子健;宋赫设计研发完成，并于2022-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本应用于机器人辅助手术视频分析的实时手术工具检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于计算机辅助手术的技术领域，尤其涉及一种应用于机器人辅助手术视频分析的实时手术工具检测方法，包括：采集计算机辅助手术视频并处理得到手术图像；对手术图像以逐像素预测方式进行分类预测，回归预测与中心度预测；根据回归预测得到手术工具的候选边界框，利用分类预测和中心度预测得到候选候选边界框的预测得分，利用后处理非极大值抑制算法对预测得分进行处理，得到最终的边界框。本发明采用无锚框卷积神经网络架构，避免了复杂的锚框计算，显著减少了参数的数量。并结合了注意力机制来增强网络的表达能力，提高了网络的检测精度。
本发明授权应用于机器人辅助手术视频分析的实时手术工具检测方法在权利要求书中公布了：1.应用于机器人辅助手术视频分析的实时手术工具检测方法，其特征在于，包括： 采集计算机辅助手术视频并处理得到手术图像； 对手术图像以逐像素预测方式进行分类预测，回归预测以及中心度预测； 根据回归预测得到手术工具的候选边界框，利用分类预测和中心度预测得到候选候选边界框的预测得分，利用后处理非极大值抑制算法对预测得分进行处理，得到最终的边界框； 采用训练轻量级神经网络框架后得到的骨干网络对手术图像进行特征提取以及特征融合后，利用输出头进行分类预测、回归预测和中心度预测； 所述骨干网络为垮桥网络，包括一个卷积模块和四个桥模块; 桥模块的具体步骤如下：首先输入特征经过N2个残差块处理，然后将得到的特征进行分支处理，一支继续利用N2个残差块和一个1×1的卷积模块进行处理，另一支只进行一次1×1的卷积处理，然后将这两支获得的特征层和输入经过一次1×1卷积后得到的特征层进行拼接处理，最后再利用一个1×1的卷积模块进行通道的变化，输出想要的通道数。
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