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龙图腾网获悉天津大学医疗机器人与智能系统研究院申请的专利基于深度学习模型的内窥镜图像的去雾方法、训练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：CN116862781B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202310562644.9，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权基于深度学习模型的内窥镜图像的去雾方法、训练方法是由孙月海;王丰;王树新;马志康;孙希楠设计研发完成，并于2023-05-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习模型的内窥镜图像的去雾方法、训练方法在说明书摘要公布了：一种基于深度学习模型的内窥镜图像的去雾方法、训练方法，所述深度学习模型包括特征提取模块、自注意力变换模块和特征还原模块；所述方法包括：将有雾内窥镜图像输入所述特征提取模块，得到浅层特征图；将包括至少一个浅层特征子图的所述浅层特征图输入所述自注意力变换模块，得到深层特征图；将所述浅层特征图和所述深层特征图进行融合，得到融合特征图；以及将所述融合特征图输入所述特征还原模块，得到无雾内窥镜图像。

本发明授权基于深度学习模型的内窥镜图像的去雾方法、训练方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习模型的内窥镜图像的去雾方法，所述深度学习模型包括特征提取模块、自注意力变换模块和特征还原模块； 所述方法包括： 将有雾内窥镜图像输入所述特征提取模块，得到浅层特征图； 将包括至少一个浅层特征子图的所述浅层特征图输入所述自注意力变换模块，得到深层特征图； 将所述浅层特征图和所述深层特征图进行融合，得到融合特征图；以及 将所述融合特征图输入所述特征还原模块，得到无雾内窥镜图像； 其中，所述自注意力变换模块包括第一卷积层和M个变换子模块，第m个变换子模块包括第二卷积层和N个变换单元，第n个变换单元包括P个变换子单元，第p个变换子单元包括自注意力层，M、N和P均是大于或等于1的整数，m是大于或等于1且小于或等于M的整数，n是大于或等于1且小于或等于N的整数，p是大于或等于1且小于或等于P的整数； 其中，在M＞1且N＞1的情况下，所述将包括至少一个浅层特征子图的所述浅层特征图输入所述自注意力变换模块，得到深层特征图，包括： 响应于1＜m≤M且1＜n≤N， 在p=1的情况下， 将第mn-1,P中间特征图输入第mn,p变换子单元，得到第mn,p中间特征图； 在1＜p≤P的情况下， 将第mn,p-1中间特征图输入第mn,p变换子单元，得到第mn,p中间特征图； 将第mn-1,P中间特征图和第mn,P中间特征图进行融合，得到第mn,P融合特征图； 将第mn,P融合特征图输入第m第二卷积层，得到第mn,P中间特征图； 将第MN，P中间特征图输入所述第一卷积层，得到所述深层特征图； 其中，所述将第mn,p-1中间特征图输入第mn,p变换子单元，得到第mn,p中间特征图，包括： 将所述第mn,p-1中间特征图划分为至少一个第mn,p-1中间特征子图； 将所述至少一个第mn,p-1中间特征子图输入第一mn,p自注意力层，得到第一mn,p自注意力特征图；以及 根据第一mn,p自注意力特征图，得到所述第mn,p中间特征图。

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天津大学医疗机器人与智能系统研究院，其通讯地址为：300384 天津市滨海新区华苑产业园区(环外)海泰华科五路2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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