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龙图腾网获悉首都医科大学附属北京友谊医院;江苏势通生物科技有限公司申请的专利微型智能终端肠道图像的处理方法、处理装置、存储介质和计算机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：CN121353289B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202511925183.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权微型智能终端肠道图像的处理方法、处理装置、存储介质和计算机设备是由刘博洋;王德君;李鹏;杜风;刘揆亮设计研发完成，并于2025-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本微型智能终端肠道图像的处理方法、处理装置、存储介质和计算机设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种微型智能终端肠道图像的处理方法、处理装置、存储介质和计算机设备。该方法包括：对单目内窥镜采集到的原始肠道图像集进行预处理，根据预处理肠道图像集计算得到运动标定比例因子和纹理标定比例因子，自适应融合得到像素到实际尺寸的转换系数；提取得到预处理肠道图像集的各幅图像的息肉区域关键特征点，根据各个息肉区域关键特征点构建得到Delaunay三角剖分图，基于跨图卷积网络与最优传输算法进行非刚性形变匹配，得到匹配特征点集；根据匹配特征点集进行稀疏3D重建，得到息肉点云，根据息肉点云中相距最远两点的欧氏距离和转换系数计算得到息肉尺寸。该方法可以克服单目图像尺度歧义问题和非刚性形变问题，获得更加精确的息肉尺寸。

本发明授权微型智能终端肠道图像的处理方法、处理装置、存储介质和计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种微型智能终端肠道图像的处理方法，其特征在于，所述处理方法包括： 对单目内窥镜采集到的原始肠道图像集进行预处理，得到预处理肠道图像集，所述预处理包括图像亮度均匀化处理和图像均衡化处理； 根据所述预处理肠道图像集计算得到运动标定比例因子和纹理标定比例因子，将所述运动标定比例因子和所述纹理标定比例因子进入自适应融合，得到像素到实际尺寸的转换系数； 提取得到所述预处理肠道图像集的各幅图像的息肉区域关键特征点，根据各个息肉区域关键特征点构建得到Delaunay三角剖分图； 根据所述Delaunay三角剖分图，基于跨图卷积网络与最优传输算法进行非刚性形变匹配，得到匹配特征点集； 根据所述匹配特征点集进行稀疏3D重建，得到息肉点云，计算所述息肉点云中相距最远两点的欧氏距离，根据所述欧氏距离和所述转换系数计算得到息肉尺寸； 根据所述预处理肠道图像集计算得到运动标定比例因子和纹理标定比例因子，将所述运动标定比例因子和所述纹理标定比例因子进入自适应融合，得到像素到实际尺寸的转换系数的方法包括： 基于光流算法计算得到所述预处理肠道图像集的相邻帧图像之间的特征点位移，根据肠道蠕动模型和各所述特征点位移计算得到运动标定比例因子； 计算得到所述预处理肠道图像集的各幅图像中相邻褶皱的像素距离，根据所述像素距离和预设的肠道褶皱平均实际间距计算得到纹理标定因子； 计算得到运动标定比例因子的方差和纹理标定因子的方差，并根据运动标定比例因子的方差和纹理标定因子的方差计算得到权重； 根据所述运动标定比例因子、纹理标定因子和权重进行自适应融合，得到像素到实际尺寸的转换系数； 所述提取得到所述预处理肠道图像集的各幅图像的息肉区域关键特征点，根据各个息肉区域关键特征点构建得到Delaunay三角剖分图，包括： 利用SuperPoint网络从所述预处理肠道图像集的各幅图像的息肉区域候选特征点，根据预设置信度和非极大值抑制条件从息肉区域候选特征点筛选得到息肉区域关键特征点； 对所述息肉区域关键特征点进行Delaunay三角剖分，根据Delaunay三角剖分的结果构建得到邻接矩阵和节点特征矩阵； 根据所述Delaunay三角剖分图，基于跨图卷积网络与最优传输算法进行非刚性形变匹配，得到匹配特征点集，包括： 将所述邻接矩阵和所述节点特征矩阵输入到跨图卷积网络中，通过图内卷积层聚合图中各节点的邻域特征，并通过跨图卷积层融合来自另一帧图像的Delaunay三角剖分图的节点特征，生成增强后的节点特征表示； 基于所述增强后的节点特征表示，计算两幅图像的Delaunay三角剖分图之间所有节点对的相似度矩阵，并利用最优传输算法对所述相似度矩阵进行归一化与优化求解，得到表示节点间匹配概率的软分配矩阵； 根据所述软分配矩阵，选择匹配概率大于预设阈值的节点对，构成所述匹配特征点集。

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