中科(厦门)数据智能研究院徐勇军获国家专利权
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龙图腾网获悉中科(厦门)数据智能研究院申请的专利基于跨级不完全连接机制的息肉检测假阳性辨识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：CN115601349B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202211359799.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于跨级不完全连接机制的息肉检测假阳性辨识方法是由徐勇军设计研发完成，并于2022-11-02向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于跨级不完全连接机制的息肉检测假阳性辨识方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于跨级不完全连接机制的息肉检测假阳性辨识方法，属于结肠镜息肉检测技术领域，包括构建空间多路径机制，定位特征图上显示息肉的特征区域，特征融合主体利用三种尺度的特征映射融合不同大小的病变特征，形成正样本数据和负样本数据集合；同批次同样尺度的正样本训练后计算余弦相似损失。本发明通过空间多路径机制对特征图上息肉的特征区域进行定位，形成正样本数据集合和负样本数据集合，对同批次的正样本训练后计算余弦相似损失，同时结合单阶段模型对负样本数据进行多尺度采样，结合极大似然估计选择置信度分数最高的负样本，改善利用现有的R‑CNN方法和基于主动学习的方法检测结肠息肉误报率高的问题。
本发明授权基于跨级不完全连接机制的息肉检测假阳性辨识方法在权利要求书中公布了：1.一种基于跨级不完全连接机制的息肉检测假阳性辨识方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、构建空间多路径机制，定位特征图上显示息肉的特征区域，特征融合主体利用三种尺度的特征映射融合不同大小的病变特征，形成正样本数据和负样本数据集合； S2、同批次同样尺度的正样本训练后计算余弦相似损失，在单阶段模型的基础上对负样本数据集进行多尺度采样后，利用极大释然估计损失选择置信度得分最高的负样本，输出图像的信任度评分、类别概率以及回归边界，并将该负样本圈定为可疑目标区域，将分数高的图像盒最小化，将所有图像盒优化为负样本区域，作为下一阶段的计算图； S3、利用CSPNet划分计算图上的梯度流，使图像梯度流在不同的网络路径上传播，通过分裂和合并的方法将梯度流路径数量扩增，利用跨阶段方法减少使用显示特征映射副本拼接。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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