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龙图腾网获悉国科温州研究院(温州生物材料与工程研究所)申请的专利基于VITDET类算法的腹腔镜病变目标检测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：CN115474891B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202211030860.0，技术领域涉及：A61B1/313；该发明授权基于VITDET类算法的腹腔镜病变目标检测方法是由帅建伟;王思璇;史依;李钰杭;李家和;陈浩满;陈钒萱;韦超祎;何情祖;帅真浩;阮煜闻设计研发完成，并于2022-08-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于VITDET类算法的腹腔镜病变目标检测方法在说明书摘要公布了：一种基于VITDET类算法的腹腔镜病变目标检测方法，能够在实际手术操作过程中，将提取到的关键手术要素和手术安全模型进行计算匹配，手术过程中实时计算，并以图文形式是进行提示，有效的辅助外科医生提高手术安全性。

本发明授权基于VITDET类算法的腹腔镜病变目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于VITDET类算法的腹腔镜病变目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、收集腹腔镜手术的视频与图片，并对视频和图片进行标注，得到腹腔镜检测数据库，数据库中的数据包括训练用的训练集数据和测试用的测试集数据 步骤2、使用直方图均衡算法对数据库内的数据做预处理； 步骤3、对预处理后的数据进行不失真的修改尺寸； 步骤4、构建一个基于VITDET类算法的腹腔镜图像目标检测网络，其具体步骤包括： 4.1、利用VITDET类算法的骨干网络Swin-Transformer提取数据特征； 4.2、利用注意力机制对骨干网络VIT得到的特征优化，以获得更有效底层特征； 4.3、通过特征金字塔PANnet获得用于最后检测任务的深层支路特征； 4.4、使用YOLOHead对获得的特征处理，获得最后的预测结果； 4.5、对预测结果解码，并计算损失函数； 4.6、在原图绘制出检测结果边框； 步骤5、将步骤1-3获得的训练集数据输入到目标检测网络中，用于训练目标检测网络，得到目标检测网络模型并保存； 步骤6、将步骤1-3获得的测试集数据输入到目标检测网络模型中，通过目标检测网络模型检测是否有病变目标区域，测试目标检测网络模型； 步骤7、将目标检测网络模型部署到GPU模块上用于检测客户端传输的图片，并把检测结果返还至交互界面。

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国科温州研究院(温州生物材料与工程研究所)，其通讯地址为：325000 浙江省温州市龙湾区永中街道金联路1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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