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龙图腾网获悉西安邮电大学申请的专利一种鼻咽喉内窥镜影像的多部位识别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：CN120808053B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202511315874.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种鼻咽喉内窥镜影像的多部位识别方法及系统是由王燕;潘晓英;王昊;于涵;杨鹏;陈波宇设计研发完成，并于2025-09-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种鼻咽喉内窥镜影像的多部位识别方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种鼻咽喉内窥镜影像的多部位识别方法及系统，涉及医学影像处理技术领域，方法包括：将鼻咽喉内窥镜影像输入轻量化通道特征提取模块，提取通道全局特征和细粒度依赖特征；通道全局特征和细粒度依赖特征相加得到通道特征；将通道特征输入局部特征提取模块，提取小感受野局部特征和大感受野局部特征；小感受野局部特征和大感受野局部特征相加得到融合特征，融合特征通道变换和压缩得到通道融合特征；将通道融合特征输入分类器，得到各个部位的识别结果。本申请通过轻量化通道特征提取模块、局部特征提取模块和混合损失函数，优化了通道维度特征建模不足、鼻咽喉部位类间相似度高以及数据类别严重不均衡而导致的分类精度低的缺陷。

本发明授权一种鼻咽喉内窥镜影像的多部位识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种鼻咽喉内窥镜影像的多部位识别方法，其特征在于，包括： 获取鼻咽喉内窥镜影像； 建立鼻咽喉内窥镜多部位的分类模型，所述分类模型包含四个阶段的特征提取； 将所述鼻咽喉内窥镜影像输入轻量化通道特征提取模块，所述轻量化通道特征提取模块包括并行的压缩激活模块和高效通道注意力模块；所述压缩激活模块对所述鼻咽喉内窥镜影像进行全局平均池化和降维压缩，以提取所述鼻咽喉内窥镜影像的通道全局特征；所述高效通道注意力模块对所述鼻咽喉内窥镜影像进行平均池化和一维卷积，以提取所述鼻咽喉内窥镜影像通道间的细粒度依赖特征；所述通道全局特征和所述细粒度依赖特征相加得到通道特征； 将所述通道特征输入局部特征提取模块，所述局部特征提取模块包括并行的标准卷积路径和多尺度感受野路径；所述标准卷积路径采用3×3深度可分离卷积提取所述通道特征的小感受野局部特征；所述多尺度感受野路径采用5×5深度可分离卷积提取所述通道特征的大感受野局部特征；所述小感受野局部特征和所述大感受野局部特征相加得到融合特征，所述融合特征经过1×1点卷积进行通道变换和压缩，得到通道融合特征； 将所述通道融合特征输入分类器，得到所述鼻咽喉内窥镜影像中各个部位的识别结果； 其中，所述轻量化通道特征提取模块和所述局部特征提取模块在训练过程中采用混合损失函数，所述混合损失函数包括交叉熵损失、标签平滑损失和焦点损失； 其中，所述压缩激活模块对所述鼻咽喉内窥镜影像进行全局平均池化和降维压缩，包括： 使用全局平均池化对所述鼻咽喉内窥镜影像进行空间维度压缩，仅保留通道维度的特征，得到第一池化特征； 使用1×1卷积将所述第一池化特征的通道数进行压缩，得到压缩特征； 使用ReLU激活函数对所述压缩特征进行激活，得到还原特征； 使用Sigmoid激活函数对所述还原特征进行归一化，得到注意力权重； 将所述注意力权重和所述鼻咽喉内窥镜影像进行逐通道相乘，得到所述通道全局特征； 所述高效通道注意力模块对所述鼻咽喉内窥镜影像进行平均池化和一维卷积，包括： 使用平均池化提取所述鼻咽喉内窥镜影像的第二池化特征； 利用一维卷积模拟所述第二池化特征中通道间的局部依赖关系，得到局部依赖权重； 将所述局部依赖权重和所述鼻咽喉内窥镜影像进行逐通道相乘，得到所述细粒度依赖特征。

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