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龙图腾网获悉中国人民解放军空军军医大学申请的专利基于神经网络的喉返神经实时识别与动态追踪方法及系统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：CN120526290B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202511019088.6，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权基于神经网络的喉返神经实时识别与动态追踪方法及系统是由赵华栋;唐海利;黄启科;王健岗设计研发完成，并于2025-07-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络的喉返神经实时识别与动态追踪方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于神经网络的喉返神经实时识别与动态追踪方法及系统，属于图像处理技术领域。本发明方法选取设定数目的帧标注的喉返神经区域图像，将边缘特征和语义特征与喉返神经的特定特征进行对齐，调整神经网络的参数，得到初始的神经网络参数；基于设定数目的帧标注的喉返神经区域图像和实时采集的喉返神经区域图像帧的语义相似性，动态调整初始的神经网络参数，得到最终的神经网络参数；利用最终的神经网络参数对实时采集的喉返神经术中视频的喉返神经进行实时识别和动态追踪，得到喉返神经实时识别结果和动态追踪结果。与现有技术相比，本发明有效地解决了对喉返神经实时识别与动态追踪的准确率不高的问题。

本发明授权基于神经网络的喉返神经实时识别与动态追踪方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的喉返神经实时识别与动态追踪方法，其特征在于，包括以下步骤： 实时采集喉返神经术中视频，并将实时采集的喉返神经术中视频转换为图像帧； 对图像帧进行二值化标注，得到若干帧标注的喉返神经区域图像； 构建神经网络，利用神经网络对若干帧标注的喉返神经区域图像进行特征提取，得到边缘特征、语义特征和喉返神经的特定特征； 所述构建神经网络，利用神经网络对若干帧标注的喉返神经区域图像进行特征提取，得到边缘特征、语义特征和喉返神经的特定特征，具体包括： 对若干帧标注的喉返神经区域图像进行数据增强，得到若干帧增强后的喉返神经区域图像； 利用若干帧增强后的喉返神经区域图像构建训练集； 构建神经网络，采用ImageNet数据集和Davis数据集对神经网络进行预训练，得到预训练的神经网络； 基于构建的训练集对预训练的神经网络进行微调，得到微调后的神经网络； 利用微调后的神经网络对若干帧增强后的喉返神经区域图像进行特征提取，得到边缘特征、语义特征和喉返神经的特定特征； 选取设定数目的帧标注的喉返神经区域图像，将边缘特征和语义特征与喉返神经的特定特征进行对齐，调整神经网络的参数，得到初始的神经网络参数； 基于设定数目的帧标注的喉返神经区域图像和实时采集的喉返神经区域图像帧的语义相似性，动态调整初始的神经网络参数，得到最终的神经网络参数； 所述基于设定数目的帧标注的喉返神经区域图像和实时采集的喉返神经区域图像帧的语义相似性，动态调整初始的神经网络参数，得到最终的神经网络参数，具体包括： 采用微调后的神经网络的第二设定卷积组对设定数目的帧标注的喉返神经区域图像进行特征提取，得到喉返神经的特定特征； 将喉返神经的特定特征存储为参考集； 采用微调后的神经网络对实时采集的喉返神经区域图像帧进行特征提取，得到喉返神经术中视频流特征； 实时计算喉返神经术中视频流特征与参考集的语义相似性； 当语义相似性小于设定阈值时，动态调整初始的神经网络参数，得到最终的神经网络参数； 当语义相似性小于设定阈值时，具体采用动量累积梯度下降法动态调整初始的神经网络参数，得到最终的神经网络参数，动量累积梯度下降法具体步骤包括： 获取初始的神经网络上一次调整之后的最终的参数变化量，计算公式为： 其中，表示初始的神经网络上一次调整之后的最终的参数变化量，表示初始的神经网络上一次调整之后的参数变化量，表示Dice损失函数，表示梯度，为动量因子； 获取初始的神经网络调整之后的参数，计算公式为： 其中，和分别表示初始的神经网络调整之前的参数和初始的神经网络调整之后的参数，表示初始的神经网络调整之后的最终的参数变化量，为学习率； 利用最终的神经网络参数对实时采集的喉返神经术中视频的喉返神经进行实时识别和动态追踪，得到喉返神经实时识别结果和动态追踪结果。

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