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龙图腾网恭喜新光维医疗科技(苏州)股份有限公司申请的专利内窥镜高分辨率图像自适应分块方法、系统、装置和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：CN119169033B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202411691055.1，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权内窥镜高分辨率图像自适应分块方法、系统、装置和介质是由王坤杰;廖邦华;马玉成;李雅;陈东;王伟设计研发完成，并于2024-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本内窥镜高分辨率图像自适应分块方法、系统、装置和介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种内窥镜高分辨率图像自适应分块方法、系统、装置和介质，方法包括获取内窥镜图像数据集，从中提取训练集，并对训练集进行特征提取得到特征集；构建初始MLP模型，将特征集作为输入，将分块宽度和分块高度作为输出，将Adam优化器作为参数优化器；定义损失函数，利用特征集、损失函数和Adam优化器对初始MLP模型进行训练，得到目标MLP模型；利用目标MLP模型对待分块内窥镜图像进行分块预测，得到多个目标图像块。本发明基于MLP模型框架和Adam优化器，能够针对内窥镜高分辨图像的不同区域进行高效、精准地自适应分块，以最优效率得到多个最优质量的图像块，为内窥镜的医学图像分析和诊断提供有力支持。

本发明授权内窥镜高分辨率图像自适应分块方法、系统、装置和介质在权利要求书中公布了：1.一种内窥镜高分辨率图像自适应分块方法，其特征在于，所述方法包括：获取内窥镜图像数据集，从所述内窥镜图像数据集中提取训练集，并对所述训练集进行特征提取，得到特征集；构建训练前的初始MLP模型，将所述特征集作为所述初始MLP模型的输入，将分块宽度和分块高度作为所述初始MLP模型的输出，将Adam优化器作为所述初始MLP模型的参数优化器；定义所述初始MLP模型的损失函数，并利用所述特征集、所述损失函数和所述Adam优化器对所述初始MLP模型进行训练，得到训练好的目标MLP模型；获取待分块内窥镜图像，利用所述目标MLP模型对所述待分块内窥镜图像进行分块预测，得到多个目标图像块；所述训练集中包括多个训练图像；对所述训练集进行特征提取，得到特征集，包括：从所述训练集中选取任一个训练图像，将选取的训练图像分为多个图像区域；从选取的训练图像中任选一个图像区域，分别计算选取的训练图像中选取的图像区域在每个像素点的水平方向梯度和垂直方向梯度；根据选取的训练图像中选取的图像区域在每个像素点的水平方向梯度和垂直方向梯度，分别计算得到选取的训练图像中选取的图像区域在每个像素点的纹理能量；计算选取的训练图像中选取的图像区域在RGB颜色通道的标准差；根据选取的训练图像中选取的图像区域在每个像素点的纹理能量，以及选取的训练图像中选取的图像区域在RGB颜色通道的标准差，构建出选取的训练图像中选取的图像区域在每个像素点的特征向量；遍历选取的训练图像中的每个图像区域，按照同样的方法，构建出选取的训练图像中每个图像区域分别在每个像素点的特征向量；并根据选取的训练图像中所有图像区域的所有特征向量，得到选取的训练图像对应的特征向量集；遍历所述内窥镜图像数据集中每个训练图像，按照同样的方法，得到每个训练图像一一对应的特征向量集；根据所有训练图像中的所有特征向量集，得到所述特征集。

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