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龍圖騰網(wǎng)獲悉浙江工業(yè)大學(xué)申請的專利基于頻域組合變換注意力的膠囊內(nèi)窺鏡圖像病灶識別方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN115239622B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-23發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210693992.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/00；該發(fā)明授權(quán)基于頻域組合變換注意力的膠囊內(nèi)窺鏡圖像病灶識別方法是由李勝;古夢婷;龔歆宇;朱潤雯;楊文琴;董勝;何熊熊設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-06-19向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于頻域組合變換注意力的膠囊內(nèi)窺鏡圖像病灶識別方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種基于頻域組合變換注意力的膠囊內(nèi)窺鏡圖像病灶識別方法，以ResNeSt為骨干，建立注意力基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)后建立單一頻域變換，在兩者的基礎(chǔ)上建立組合頻域變換，建立基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的頻域組合變換注意力機制，形成最終模型；訓(xùn)練得到圖像預(yù)測模型；將測試數(shù)據(jù)集輸入圖像預(yù)測模型中進行圖像病灶識別并評估，以滿足預(yù)設(shè)條件的圖像預(yù)測模型對膠囊內(nèi)窺鏡圖像進行病灶識別。本發(fā)明可以充分獲取WCE圖像通道的多樣性特征，更好地保留圖像信息；在不損失精度的情況下去除瑣碎頻率分量，保留更多有效特征；更好地獲取圖像特征，同時加速網(wǎng)絡(luò)的收斂從而獲得更好的性能；通過實驗進一步證明選取綠色通道作頻域轉(zhuǎn)換可以有效提升網(wǎng)絡(luò)性能。

本發(fā)明授權(quán)基于頻域組合變換注意力的膠囊內(nèi)窺鏡圖像病灶識別方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于頻域組合變換注意力的膠囊內(nèi)窺鏡圖像病灶識別方法，其特征在于：所述方法包括以下步驟： S1獲取用于訓(xùn)練無線膠囊內(nèi)窺鏡疾病分類的數(shù)據(jù)集； S2以ResNeSt為骨干，建立注意力基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)； S3基于S2中的注意力基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)建立單一頻域變換，包括以下步驟： S3.1將輸入特征的R、G、B三通道分離，為3個單通道xr、xg、xb，并對xg進行離散余弦變換，變換過程為： ， 其中，，對于大小為H×W的二維特征圖xg，共得到H×W個變換后的頻譜分量，即為得到的離散余弦變換結(jié)果；i和j分別為0至H-1和0至W-1的整數(shù)； S3.2對于S3.1中得到的綠色通道頻域信息設(shè)置閾值a，并且保留頻譜分量小于a的頻域信息，即； S3.3根據(jù)不同的閾值測試結(jié)果，取最優(yōu)，，為單一頻域變換的結(jié)果； S4在S2和S3的基礎(chǔ)上建立組合頻域變換；依據(jù)S3.3得到的，通過1×1卷積，設(shè)置卷積核個數(shù)為3，改變圖片的維度，得到；將與初始輸入結(jié)合，得到； S5基于S4，建立基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的頻域組合變換注意力機制，形成最終模型； S6以S1的數(shù)據(jù)集對S5的最終模型進行訓(xùn)練，得到圖像預(yù)測模型； S7將無線膠囊內(nèi)窺鏡的測試數(shù)據(jù)集輸入所述圖像預(yù)測模型中進行圖像病灶識別并評估； S8以滿足預(yù)設(shè)條件的圖像預(yù)測模型對膠囊內(nèi)窺鏡圖像進行病灶識別。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人浙江工業(yè)大學(xué)，其通訊地址為：310014 浙江省杭州市拱墅區(qū)潮王路18號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。