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龙图腾网获悉中国人民解放军总医院第一医学中心申请的专利一种基于人工智能的消化道检测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：CN121010540B 。

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：202510016575.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于人工智能的消化道检测系统是由李惠惠;贾琼;张修礼;杜同月;申晓敏;宋雪凝设计研发完成，并于2025-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的消化道检测系统在说明书摘要公布了：本发明涉及消化道检测技术领域，其公开了一种基于人工智能的消化道检测系统，包括数据采集单元、预处理单元、特征提取单元、异常检测单元、结果展示单元，本发明专注内镜图像，精准预处理将其转灰度图并归一化，降低数据复杂、突出纹理，利于后续分析；有效提取纹理特征，量化呈现细微变化，精准识别病变，还依阈值科学判断异常并展示，实现自动化、标准化检测。同时引入生理指标，整合多维度数据，全面反映消化道功能；精细处理指标，考虑个体与动态变化，捕捉异常波动预警疾病；精准检测异常并协同展示图像与指标结果，帮助医护综合判断。全方位深层次检测，提升早期筛查准确性，综合诊断高效，临床适用性广，推动诊疗智能化、精准化。

本发明授权一种基于人工智能的消化道检测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的消化道检测系统，其特征在于，包括： 数据采集单元，用于获取与消化道相关的关键数据，关键数据包括但不限于：消化道的内镜图像数据和生理指标数据； 预处理单元，用于对关键数据进行预处理； 特征提取单元，用于对预处理后的关键数据进行特征提取处理，并提取出内镜图像纹理特征和消化道生理指标特征； 内镜图像纹理特征提取的方式如下： 步骤T1.1、以内镜图像中的各个像素点为中心像素点，同时获取围绕在中心像素点四周且与中心像素点相邻的像素点作为邻域像素点，随之依据中心像素点和邻域像素点组成像素域； 步骤T1.2、在一个像素域中，获取中心像素点的灰度值和邻域像素点的灰度值，并将其分别标记为H0k和HLk，u，u=0、1、2、……c‑1，c表示邻域像素点的数量； 步骤T1.3、通过：，计算出该像素域的二值模式值LBPk；其中，2u为权重系数，用于将二进制数转换为十进制数来表示二值模式值； 步骤T1.4、在内镜图像中的所有像素域中，提取所有二值模式值LBPk； 随之依据其统计不同二值模式值出现的频率，并得出内镜图像的LBP直方图，并将其标记为Z=[z0，z1，……，zw‑1]，w为不同二值模式值的数量； 接着通过：，计算出内镜图像的平均LBP值ZP；式中，d=0、1、2、……w‑1，d表示二值模式值，zd为二值模式值为d的像素个数； 同时通过：，计算出LBP值在内镜图像中的离散程度值ZB； 消化道生理指标特征提取的方式如下： 步骤T2.1、选定一种生理指标数据，提取该生理指标在指定周期内两个相邻采集时间点采集的生理指标数据Pr和Pr‑1； 步骤T2.2、通过：，计算出相应的生理指标变化率Er； 异常检测单元，用于依据特征提取单元得到的结果，进行消化道异常检测分析，并依据分析结果，确定内镜图像是否异常，以及确定生理指标是否异常，并将异常结果生成相应的消化道异常信号； 消化道异常检测分析包括内镜图像异常检测分析和生理指标数据异常检测分析； 内镜图像异常检测分析方式如下： 步骤J1.1、提取预先设定的LBP均值阈值ZPy和LBP离散程度阈值ZBy； 步骤J1.2、同时提取预先设定的LBP均值阈值的允许偏差值ZPc和LBP离散程度阈值的允许偏差值ZBc； 步骤J1.3、接着将|ZP‑ZPy|与ZPc之间的比较结果，以及|ZB‑ZBy|与ZBc之间的比较结果，确定内镜图像是否异常； 生理指标数据异常检测分析方式如下： 步骤J2.1、提取依据相应生理指标数据预先设定的变化率阈值Ey； 步骤J2.2、同时提取预先设定的变化率阈值的允许偏差值Ec； 步骤J2.3、接着将|Er‑Ey|与Ec之间的比较结果，确定生理指标是否异常； 结果展示单元，用于将异常检测单元得到的相应消化道异常信号展示给相关人员。

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