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龙图腾网获悉美希艾精密仪器(苏州)有限公司申请的专利一种基于自监督学习的内窥镜图像感知方法及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：CN121330277B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511896297.9，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种基于自监督学习的内窥镜图像感知方法及系统是由陈琼;姜明明;衣佳琪设计研发完成，并于2025-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自监督学习的内窥镜图像感知方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于自监督学习的内窥镜图像感知方法及系统，包括：构建并训练内窥镜图像感知模型，获取实时内窥镜图像序列对，并将所述实时内窥镜图像序列对输入至内窥镜图像感知模型进行感知，输出预测回撤内窥镜图像序列，采用基于深度学习的图像序列匹配机制，将预测回撤内窥镜图像序列与实时回撤内窥镜图像序列进行匹配，对匹配后的预测回撤内窥镜图像序列与实时回撤内窥镜图像序列进行差异评估与筛选，生成对应的不确定性评估结果，基于所述不确定性评估结果进行可解释性提示，并根据可解释性提示的反馈结果对内窥镜图像感知系统的对应模块进行优化，实现对内窥镜影像中异常区域的高效精准识别。

本发明授权一种基于自监督学习的内窥镜图像感知方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于自监督学习的内窥镜图像感知方法，其特征在于，包括有以下步骤： 基于神经辐射场构建内窥镜图像感知模型，并采用自监督学习与元学习策略，同步结合图像感知训练集进行模型预训练； 所述内窥镜图像感知模型包括几何编码网络、图像着色网络与可微分体渲染器； 所述几何编码网络表示为采用多分辨率哈希编码技术对三维内窥镜场景进行编码，生成对应的几何编码向量，所述几何编码向量用于表述内窥镜图像的空间点特征和视角方向； 所述图像着色网络表示为通过一个轻量级的多层感知机输出几何编码向量中空间点在对应视角方向下的RGB颜色值； 所述可微分体渲染器表示为采用体积渲染公式与语义分割网络将几何编码向量与对应的RGB颜色值合成为对应的二维图像； 所述内窥镜图像感知模型的预训练表示为采用自监督学习策略，同步结合图像感知训练集进行初次训练，并采用模型无关的元学习算法进行二次优化； 获取实时内窥镜图像序列对，并将所述实时内窥镜图像序列对输入至内窥镜图像感知模型进行感知，输出预测回撤内窥镜图像序列，所述实时内窥镜图像序列对包括实时插入内窥镜图像序列以及实时回撤内窥镜图像序列； 其中，预测回撤内窥镜图像序列的生成表示为对实时插入内窥镜图像序列进行特征提取，获取对应的实时插入内窥镜特征数据集； 所述实时插入内窥镜特征数据集内包括每帧实时插入内窥镜图像帧的几何编码向量以及对应的实时内窥镜位姿； 内窥镜图像感知模型基于实时插入内窥镜特征数据集进行插入内窥镜图像预测，生成对应的预测插入内窥镜图像序列； 基于预设光度重构损失函数，获取预测插入内窥镜图像序列与实时插入内窥镜图像序列的光度重构损失； 以最小化所述光度重构损失为目标，对内窥镜图像感知模型进行参数微调； 同理，获取对应的实时回撤内窥镜特征数据集，并基于实时回撤内窥镜特征数据集，生成对应的预测回撤内窥镜图像序列； 采用基于深度学习的图像序列匹配机制，将预测回撤内窥镜图像序列与实时回撤内窥镜图像序列进行匹配； 对匹配后的预测回撤内窥镜图像序列与实时回撤内窥镜图像序列进行差异评估与筛选，生成对应的不确定性评估结果； 基于所述不确定性评估结果进行可解释性提示，并根据可解释性提示的反馈结果对内窥镜图像感知系统的对应模块进行优化。

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