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龙图腾网获悉山东大学申请的专利食管内窥镜图像的异常检测方法、系统、介质及设备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：CN116091446B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202310016873.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权食管内窥镜图像的异常检测方法、系统、介质及设备是由赵子健;于秀梅;吴雁冰设计研发完成，并于2023-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本食管内窥镜图像的异常检测方法、系统、介质及设备在说明书摘要公布了：本发明涉及食管内窥镜图像的异常检测方法、系统、介质及设备，包括：获取食管内窥镜图像并预处理，利用训练完毕的图像重建模型对预处理后的食管内窥镜图像进行重建，根据重建后的图像与原始图像之间的重建误差得到每张食管内窥镜图像的异常分数；根据设定的阈值和异常分数判断食管内窥镜图像是否为异常；其中，图像重建模型为多尺度特征融合的聚类记忆变分自编码器，以食管内窥镜图像中的健康图像作为训练集完成训练。在只有正常样本的条件下即可完成模型的构建与训练，并通过多尺度特征融合、记忆力模块、聚类等技术大大提高了异常检测的准确率。

本发明授权食管内窥镜图像的异常检测方法、系统、介质及设备在权利要求书中公布了：1.食管内窥镜图像的异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取食管内窥镜图像并预处理，利用训练完毕的图像重建模型对预处理后的食管内窥镜图像进行重建，根据重建后的图像与原始图像之间的重建误差得到每张食管内窥镜图像的异常分数； 根据设定的阈值和异常分数判断食管内窥镜图像是否为异常； 其中，图像重建模型为多尺度特征融合的聚类记忆变分自编码器，以食管内窥镜图像中的健康图像作为训练集完成训练；所述多尺度特征融合的聚类记忆变分自编码器，包括： 多尺度编码器模块，用于提取不同分辨率下食管内窥镜图像中的特征，具有多个编码器，每个编码器分别输出高斯分布的方差和均值； 聚类记忆力模块，包括多个相同维度的记忆向量，记忆向量的维度与编码后的特征维度相同，输入为每个编码器输出的方差和均值，输出为记忆向量的加权和；所述聚类记忆力模块为二维矩阵，具有多个相同维度的记忆向量，记忆向量仅记住正常样本的特征，输出仅为正常样本特征的加权和； 多尺度特征融合模块，融合聚类记忆力模块的输出，得到融合后的方差和均值，作为解码器模块的采样分布； 解码器模块，输入为从多尺度特征融合模块得到的高斯分布中随机采样的向量，经过多层神经网络解码得到与原始图像分辨率相同的图像。

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