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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于深度学习的胃镜体内停留时间检测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：CN116687329B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202310818071.1，技术领域涉及：A61B1/273；该发明授权一种基于深度学习的胃镜体内停留时间检测方法是由朱国淞;秦臻;丁熠;秦志光;周尔强;曹明生设计研发完成，并于2023-07-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的胃镜体内停留时间检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的胃镜体内停留时间检测方法，涉及胃镜检测技术领域，包括：获取体内体外环境二分类的数据集；构建基于VisionTransformer的二分类网络；采用体内体外环境二分类的数据集训练基于VisionTransformer的二分类网络；对于待检测胃镜体内停留时间的完整胃镜视频帧序列，每间隔一定数量抽取一帧作为代表帧，将所有代表帧送入训练好的基于VisionTransformer的二分类网络进行分类，搜索最后一组由体外到体内的体内帧序列号Id_a，以及最后一组由体内到体外的体内帧序列号Id_b；计算胃镜体内停留时间。本发明自动化处理水平高，整个过程无需额外的人工处理，可以极大地降低工作量并提升时间效率，能够避免传统方法中人为回顾性观察不仔细导致的漏看、错看问题。

本发明授权一种基于深度学习的胃镜体内停留时间检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的胃镜体内停留时间检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、对多个采集的胃镜视频进行预处理，得到体内体外环境二分类的数据集； S2、构建基于VisionTransformer的二分类网络，其结构由输入侧到输出侧，包括输入层、PatchEmbedding层、PositionalEncoding层、TransformerEncoder层、全局平均池化层、Dropout层和输出层，其采用的损失函数为 loss＝-y×logp-1-y×log1-p 其中，y表示真实标签，为0或1，0表示体外帧，1表示体内帧，p是模型预测输入图像属于类别1的概率，在训练网络过程中通过反向传播，采用Adam优化器更新网络中的参数，使得损失函数的值最小化； S3、采用体内体外环境二分类的数据集训练基于VisionTransformer的二分类网络； S4、对于待检测胃镜体内停留时间的完整胃镜视频帧序列，每间隔一定数量抽取一帧作为代表帧，将所有代表帧送入训练好的基于VisionTransformer的二分类网络进行分类，搜索最后一组由体外到体内的体内帧序列号Id_a，以及最后一组由体内到体外的体内帧序列号Id_b； S5、根据公式Id_a-Id_bFPS计算胃镜体内停留时间，其中，FPS表示原视频的帧率。

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