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龙图腾网获悉华中科技大学;华中科技大学同济医学院附属协和医院申请的专利腹腔镜扶镜技能评估的图像特征提取与分析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：CN115359260B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202210871388.7，技术领域涉及：G06V10/40；该发明授权腹腔镜扶镜技能评估的图像特征提取与分析方法及系统是由赵欢;汪一苇;万赤丹;张洁;蔡雄;施申超;丁汉设计研发完成，并于2022-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本腹腔镜扶镜技能评估的图像特征提取与分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种腹腔镜扶镜技能评估的图像特征提取与分析方法及系统，方法包括S100：根据腹腔镜手术的任务特性分析确定用于评估的可描述特征和隐藏特征，获得评估特征数据集，并对数据集进行标注；S200：基于YOLO_v5算法提取器械的特征，获得器械的种类特征，根据BoundingBox获得器械末端的位置、观测距离特征；S300：获取器械末端的局部放大图制作无类别尖端数据集，训练基于YOLO_v5的无类别尖端识别网络，并将无类别尖端数据集送入另一个YOLOv5网络进行训练，训练结束后获得尖端识别数据集；S400：对器械种类特征、器械末端的位置和观测距离特征，以及尖端识别的数据集进行量化分析。本发明的方法为腹腔镜自主扶镜机器人优化控制提供了目标函数。

本发明授权腹腔镜扶镜技能评估的图像特征提取与分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种腹腔镜扶镜技能评估的图像特征提取与分析方法，其特征在于，包括如下步骤： S100：根据腹腔镜手术的任务特性分析确定用于评估的可描述特征和隐藏特征，获得评估特征数据集，并对数据集进行标注； S200：基于YOLO_v5算法提取器械的特征，获得器械的种类特征，根据BoundingBox获得器械末端的位置、观测距离特征； 步骤S200包括： S201：对腹腔镜手术视频进行图像分割处理； S202：以标记后的数据集为YOLO训练样本进行训练，对于训练集中的每张图片都用数据集标注工具Labeling标注上图中器械锚框的groundtruth，YOLO训练完成后即可确定验证集图片中每个器械的锚框，根据锚框的名称即可区分出不同的器械，获得器械的种类特征； S203：通过YOLO读取锚框在图像中位置信息，读取锚框的中心点c、长度w、宽度h，以图像的左上角为原点，水平方向向右为x轴的正方向，垂直方向向下为y轴的正方向，获得图像中心点即可确定器械的位置特征，继而通过器械锚框的面积w×h估算器械的观测距离特征； S204：获取backbone的隐藏层输出：获取神经网络backbone后的输出即为隐藏层的张量表示； S205：获得全局均一池化层和线性层； S206：确定目标器械特征提取任务的分类损失函数和回归损失函数； S300：获取器械末端的局部放大图制作无类别尖端数据集，训练基于YOLO_v5的无类别尖端识别网络，并将无类别尖端数据集送入另一个YOLO_v5网络进行训练，训练结束后获得尖端识别数据集； S400：对步骤S200获得的器械种类特征、器械末端的位置和观测距离特征，以及步骤S300获得的尖端识别的数据集进行量化分析。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华中科技大学;华中科技大学同济医学院附属协和医院，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市洪山区珞喻路1037号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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