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龙图腾网获悉中南民族大学申请的专利基于强化学习的WCE影像场景分类方法、装置及设备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：CN120411602B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202510442680.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于强化学习的WCE影像场景分类方法、装置及设备是由潘宁;白明月;刘建磊;胡怀飞;李旭;刘李漫设计研发完成，并于2025-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于强化学习的WCE影像场景分类方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于强化学习的WCE影像场景分类方法、装置及设备，涉及医学图像的计算机分析技术领域，该方法包括：对所有当前胶囊内镜图像中的每一当前图像帧进行特征提取，得到每一当前图像帧特征序列，输入所有当前图像帧特征序列至预设递归神经网络模型，得到每一当前图像帧的第一概率预测结果；对二次分类图像帧进行图像处理，得到处理后图像帧，根据目标动作对处理后图像帧进行图像增强，得到增强后图像帧；输入增强后图像帧至预设递归神经网络模型，得到每一增强后图像帧的第二概率预测结果；根据第一概率预测结果及第二概率预测结果确定目标预测结果。本发明可减少WCE的读取时间，减轻工作负担，提升分类精度。

本发明授权基于强化学习的WCE影像场景分类方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的WCE影像场景分类方法，其特征在于，包括： 利用预设卷积神经网络模型对所有当前胶囊内镜图像中的每一当前图像帧进行特征提取，得到每一当前图像帧特征序列，输入所有当前图像帧特征序列至预设递归神经网络模型，得到由预设递归神经网络模型输出的每一当前图像帧的第一概率预测结果； 将第一概率预测结果小于预设阈值的所有当前图像帧确定为二次分类图像帧，对于任一二次分类图像帧，对所述二次分类图像帧进行图像处理，得到处理后图像帧，利用Q-Learning算法选出目标动作，根据所述目标动作对所述处理后图像帧进行图像增强，得到增强后图像帧； 输入所述增强后图像帧至所述预设递归神经网络模型，得到由所述预设递归神经网络模型输出的每一增强后图像帧的第二概率预测结果； 根据所述第一概率预测结果以及所述第二概率预测结果确定所有当前胶囊内镜图像中的每一当前图像帧的目标预测结果； 所述预设递归神经网络模型是输入样本图像帧特征序列至初始递归神经网络模型，得到样本概率预测结果，利用多项式分布采样样本动作，利用样本动作和状态不断更新第一Q值，利用最大第一Q值对应的样本动作与奖励值得到最大期望累计回报和交叉熵损失，并更新初始递归神经网络模型对应的模型参数后确定的； 所述根据所述第一概率预测结果以及所述第二概率预测结果确定所有当前胶囊内镜图像中的每一当前图像帧的目标预测结果，包括： 对于任一增强后图像帧，在所述概率预测结果大于所述预设阈值的情况下，确定所述增强后图像帧对应的第二概率预测结果为所述增强后图像帧的最终预测结果，否则，确定所述增强后图像帧对应的第一概率预测结果为所述增强后图像帧的最终预测结果； 遍历所有增强后图像帧，确定每一增强后图像帧对应的最终预测结果，确定第一概率预测结果大于或等于所述预设阈值的所有当前图像帧为未增强图像帧，将未增强图像帧对应的第一概率预测结果确定为未增强图像帧的最终预测结果； 根据所述增强后图像帧的最终预测结果以及所述未增强图像帧的最终预测结果，确定所有当前胶囊内镜图像中的每一当前图像帧的目标预测结果。

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