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龙图腾网恭喜安徽大学;安徽医科大学第一附属医院申请的专利面向医疗视频不明显病变区域的分割方法、设备及介质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：CN119380030B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202411947420.0，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权面向医疗视频不明显病变区域的分割方法、设备及介质是由徐晨初;胡宗飞;陶敏;张洁;陈洁;李小虎;王源设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向医疗视频不明显病变区域的分割方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明的一种面向医疗视频不明显病变区域的分割方法、设备及介质，包括首先对胃肠道视频数据进行采集，并通过预处理步骤确保数据的高质量，采用记忆对齐网络技术，用于捕捉相邻视频帧与当前帧之间的空间特征对应关系，从而增强当前帧的特征表示。增强后的特征被送入主解码器，该解码器通过构建的多级特征融合网络，有效地整合高层语义特征与低层细节特征，深入挖掘不明显病变的空间和结构信息，以生成初步的分割图。应用渐进式分割优化网络进一步细化分割结果，以提高分割的准确性。通过监督学习训练的模型，能够输出每个图像序列中不明显病变的精确预测分割图。本发明有效地解决了胃肠道不明显病变难以发现的问题，显著提升了分割的精确度。

本发明授权面向医疗视频不明显病变区域的分割方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种面向医疗视频不明显病变区域的分割方法，其特征在于，包括以下步骤，S1、收集初始胃肠道病变图像数据集，所述数据集包含图像及其对应的分割标签；对收集的数据进行筛选，划分为训练集和测试集，对训练集数据进行预处理；S2、构建记忆对齐网络，用于提取当前帧与历史帧的空间信息，通过注意力机制对当前帧的特征进行增强，将增强后的特征信息传递至主编码器进行处理；记忆对齐网络由初始化预训练权重的ResNet50编码器，跨帧非局部注意力模块及记忆增强模块组成；S3、构建主编码器，充分提取增强的图像特征，并使用多级特征融合网络对高层特征采用级联的方式进行进一步探索，获取准确的位置信息；S4、引入渐进式分割优化网络，利用初始分割结果引导低层特征对分割细节进行进一步的优化与完善，得到分割模型；渐进式分割优化网络由前景引导块，背景引导块和多尺度上下文感知块组成，利用高级特征的分割结果作为先验知识，分别对低层特征进行前景引导和背景引导；S5、利用收集到的训练样本对分割模型进行训练，并用测试样本进行测试选取最优的网络参数，形成最终的不明显病变分割模型；S6、应用时，将含有不明显病变的图像序列输至最终的不明显病变分割模型中，经计算输出不明显病变分割图像。

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