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龙图腾网恭喜山东师范大学申请的专利基于深度辅助对比学习的胃部代表性图像分类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：CN119131515B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202411614384.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于深度辅助对比学习的胃部代表性图像分类方法及系统是由郑向伟;王召辉;刘位龙;任秀秀;孙凯;韩文婷;陈宣池设计研发完成，并于2024-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度辅助对比学习的胃部代表性图像分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了基于深度辅助对比学习的胃部代表性图像分类方法及系统，涉及医学图像处理技术领域，包括：获取帧图像的深度估计图；获取相邻帧之间的位姿变换矩阵；将帧图像的深度估计图和相邻帧之间的位姿变换矩阵作为中间量进行图像重建，对其平移向量进行特殊变换并图像重建，分别得到正负样本并提取特征，并获取正负样本特征的投影向量；计算并通过最大化正样本间投影向量相似度和最小化负样本投影向量间相似度构造损失函数；将带有是否为胃部代表性图像标记的内镜图像输入到对比学习编码器中提取特征，并利用深度估计图对编码器输出特征进行加权，将加权后的特征输入到分类器中完成分类。本发明提高了胃部代表性图像分类准确度。

本发明授权基于深度辅助对比学习的胃部代表性图像分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度辅助对比学习的胃部代表性图像分类方法，包括：获取内镜视频帧，构建并预训练深度估计网络，将视频帧输入到预训练的深度估计网络中，得到帧图像的深度估计图；获取内镜相邻视频帧对，构建并预训练位姿估计网络，将相邻视频帧对输入到预训练的位姿估计网络中，得到相邻帧之间的位姿变换矩阵；将帧图像的深度估计图和相邻帧之间的位姿变换矩阵作为中间量进行图像重建，得到正样本；对深度估计图和位姿变换矩阵中的平移向量进行特殊变换，图像重建后得到负样本；构建并训练对比学习编码器：通过ConvNeXt编码器提取正负样本特征，并通过投影头获取正负样本特征的投影向量；分别计算正样本投影向量之间的相似度、正负样本投影向量间的交叉相似度和负样本投影向量间的相似度，通过最大化正样本间投影向量相似度和最小化负样本投影向量间相似度构造损失函数；将带有是否为胃部代表性图像标记的内镜图像输入到对比学习编码器中提取特征，同时输入到预训练的深度估计网络中获得深度估计图；利用深度估计图对编码器输出特征进行加权，将加权后的特征输入到分类器中完成分类。

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