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龍圖騰網獲悉湖南大學;中南大學申請的專利基于IGCNN的消化道內鏡圖像識別方法、設備及介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116843630B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310714605.6，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權基于IGCNN的消化道內鏡圖像識別方法、設備及介質是由姚蘭;劉佳;曾鋒;練光輝設計研發完成，并于2023-06-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于IGCNN的消化道內鏡圖像識別方法、設備及介質在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于IGCNN的消化道內鏡圖像識別方法、設備及介質，方法包括：將消化道內鏡圖像輸入卷積神經網絡，最后一個卷積層輸出多通道特征圖，最后一個全連接層輸出圖像識別的類分數；反向傳播計算類分數關于各通道特征圖的梯度，并將梯度全局平均池化得到各通道特征圖的重要性權重，進而加權組合得到具有可解釋性的注意力圖；將注意力圖處理并計算獲得預測框，基于預測框及真實框構建第一損失函數；基于圖像識別各類別的類分數及真實框，構建圖像識別分類損失函數；結合兩個損失函數訓練卷積神經網絡，使用訓練所得模型對待識別的消化道內鏡圖像進行識別輸出。本發明對消化道內鏡圖像的識別準確率高。

本發明授權基于IGCNN的消化道內鏡圖像識別方法、設備及介質在權利要求書中公布了：1.一種基于IGCNN的消化道內鏡圖像識別方法，其特征在于，所述IGCNN為可解釋性方法引導卷積神經網絡，所述基于IGCNN的消化道內鏡圖像識別方法包括： 將消化道內鏡圖像x輸入卷積神經網絡，卷積神經網絡的最后一個卷積層輸出得到多個通道特征圖，卷積神經網絡的最后一個全連接層輸出圖像識別的類分數sc； 反向傳播計算類分數sc關于各通道特征圖Fk的梯度將梯度通過全局平均池化層得到Fk所對應的重要性權重并將作為權重對各通道特征圖Fk加權組合，得到輸入圖像x對應的具有可解釋性的注意力圖Ac； 將注意力圖Ac進行圖像處理并計算獲得預測框，基于預測框及真實框構建第一損失函數； 基于圖像識別各類別的類分數sc及真實框，構建圖像識別分類損失函數，記為第二損失函數； 結合第一和第二損失函數訓練卷積神經網絡，訓練得到消化道內鏡圖像識別模型； 使用訓練得到的消化道內鏡圖像識別模型，對待識別的消化道內鏡圖像進行識別輸出； 其中，基于預測框及真實框構建第一損失函數為： 其中，Lossmul_GIoU代表第一損失函數值，N為一個batch_size的圖像數量，xl為其中第l個圖像，為圖像xl的損失函數值，具體地： 其中，為圖像xl中第i個預測框Pbi的損失函數值，m為圖像xl的預測框數量；n為圖像xl的真實框數量，Ptj為圖像xl中的第j個真實框；GIoUPbi,Ptj表示預測框Pbi與真實框Ptj的重合度，它比多考慮了Pbi和Ptj不相交的情況；代表同時包含預測框Pbi與真實框Ptj的最小矩形，代表預測框Pbi相對于真實框Ptj的重合度。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人湖南大學;中南大學，其通訊地址為：410082 湖南省長沙市岳麓區麓山南路2號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。