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申请/专利权人：天津御锦人工智能医疗科技有限公司

摘要：本发明公开了智能医学直播方法、系统、装置及存储介质，所述方法包括：获得内窥镜视频采集信号和相机拍摄的视频采集信号；构建视频采集信号的实时视频流并发送至客户端进行直播；获得佩戴式或手持式蓝牙设备的操作动作并转化为焦点目标切换指令或焦点目标图像缩放指令，据此和实时焦点进行焦点目标自动调整；根据焦点目标切换指令获得用于放大客户端直播中焦点目标对应的实时视频流的显示框的控制指令；根据内窥镜视频采集信号对应的视频流进行病变检测，将病变检测结果进行显示。本发明简化了在不同的视频源之间切换和调整焦点的操作，还能够实时智能分析病变检测和提示，帮助医生更准确地诊断，使观看者直接快速的获知病变情况。

主权项：1.智能医学直播方法，其特征在于，包括：获得内窥镜视频采集信号和相机拍摄的视频采集信号；构建视频采集信号的实时视频流并发送至客户端进行直播；获得佩戴式或手持式蓝牙设备的操作动作并转化为焦点目标切换指令或焦点目标图像缩放指令，据此和实时焦点进行焦点目标自动调整；根据焦点目标切换指令获得用于放大客户端直播中焦点目标对应的实时视频流的显示框的控制指令；根据内窥镜视频采集信号对应的视频流进行病变检测，将病变检测结果进行显示；通过病变检测单元实现所述根据内窥镜视频采集信号对应的视频流进行病变检测的步骤；所述病变检测单元运用一种基于编解码结构的目标分割网络，其构建步骤为：收集包含病变的医学图像，将所述医学图像进行病变标注，得到病变检测数据集；构建所述病变检测单元的结构，包括五组神经网络特征提取层、五组神经网络特征强化层、四组神经网络特征解码层和一组预测层；五组所述神经网络特征提取层用于通过特征提取单元对输入图像进行特征提取，得到第一特征图、第二特征图、第三特征图、第四特征图和第五特征图；五组所述神经网络特征强化层用于接收第一特征图、第二特征图、第三特征图、第四特征图和第五特征图，并运用利用多尺度特征强化单元进行特征强化，得到第一强化特征图、第二强化特征图、第三强化特征图、第四强化特征图和第五强化特征图；所述神经网络特征解码层，用于利用特征解码单元将第五强化特征图、第四强化特征图、第三强化特征图、第二强化特征图和第一强化特征图逐级拼接融合得到第一融合解码特征图；所述预测层，用于将所述第一融合解码特征图进行预测，得到输出概率图；所述特征提取单元包括三组串联第一卷积层；所述神经网络特征解码层包含一组第三卷积层及一组上采样层；所述多尺度特征强化单元，包括三组并联第二卷积层及一组拼接融合层，依据公式（1）构建神经网络特征强化层， （1）其中，代表第个神经网络特征强化层，代表卷积运算，表示多尺度特征强化单元，代表预设神经网络特征强化层数，为正整数，；利用所述病变检测数据集对所述病变检测单元进行训练。

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