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龙图腾网获悉无锡复生智慧医疗科技有限公司申请的专利一种自动检测胶囊内窥镜视频异常段的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：CN118864936B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202410863338.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种自动检测胶囊内窥镜视频异常段的方法是由吴金东;闫铭;张文斌设计研发完成，并于2024-06-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自动检测胶囊内窥镜视频异常段的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种自动检测胶囊内窥镜视频异常段的方法，属于人工智能技术领域。所述方法通过搭建3D深度卷积神经网络模型，使用开源视频特征提取模型提取胶囊内窥镜视频的特征，然后通过低成本的视频级标注的含有异常的特征数据与正常视频特征数据进行训练，使用VisionTransformer中的特征分块模块提取输入数据的时空特征，然后数据依次通过线性嵌入模块、位置编码模块和多个编码器模块和一个分类头来确定该视频段的异常与否。最终，利用所述的异常检测结果结合原始视频在阅片软件中将胶囊内窥镜单次检测的异常段若有显示的标注出来，辅助医生阅片。

本发明授权一种自动检测胶囊内窥镜视频异常段的方法在权利要求书中公布了：1.一种自动检测胶囊内窥镜视频异常段的方法，其特征在于，所述方法包括：步骤S1，将待处理的胶囊内窥镜视频进行预处理，并利用膨胀的三维卷积神经网络模型进行视频特征的提取；步骤S2，构建胶囊内窥镜视频异常检测模型，并利用预先构建的胶囊内窥镜视频异常检测数据集进行训练；步骤S3，对训练后的胶囊内窥镜视频异常检测模型进行非结构化剪枝，得到轻量化胶囊内窥镜视频异常检测模型；步骤S4，利用所述胶囊内窥镜视频异常检测数据集对所述轻量化胶囊内窥镜视频异常检测模型进行训练，训练过程中使用对比学习的方法将困难正常、简单正常、困难异常、简单异常片段的分数与模型预测的类别概率一起输出到交叉熵损失函数中反向传播以更新模型权重，得到训练好的轻量化胶囊内窥镜视频异常检测模型；所述困难正常片段指视频中包含水和粪便的图像帧，所述简单正常片段指不含有水和粪便以及气泡的图像帧，所述困难异常片段指包含小扁平息肉的图像帧，所述简单异常片段指包含明显息肉、出血的图像帧；步骤S5，将步骤S1提取到的视频特征输入步骤S4得到的训练好的轻量化胶囊内窥镜视频异常检测模型进行检测，根据检测结果对胶囊内窥镜视频中的异常片段进行标注；所述步骤S2构建得到的胶囊内窥镜视频异常检测模型包括特征分块模块、3D一维卷积模块、位置编码模块、编码器模块和分类模块；其中，所述特征分块模块采用图像分割算法将每帧图像的输入特征分割成m个大小固定的小块；所述3D一维卷积模块用于对相邻图像帧中的m个固定的小块进行卷积得到块向量；所述位置编码模块使用可学习的位置编码向量，为块向量添加对应的位置信息；所述编码器模块由多个Transformer编码器层堆叠而成，用于对添加位置信息后的块向量进行编码；所述分类模块通过Softmax函数得到每个类别的概率分布，选择概率最大的类别作为最终分类结果。

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