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龙图腾网获悉合肥德铭电子有限公司申请的专利基于人工智能的射频治疗超细电子内镜视觉导航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：CN119280509B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202411531483.8，技术领域涉及：A61B18/00；该发明授权基于人工智能的射频治疗超细电子内镜视觉导航系统是由吴寒梅;傅强;张艳茹;许建国;王明;张秀明;朱冠兰设计研发完成，并于2024-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的射频治疗超细电子内镜视觉导航系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于人工智能的射频治疗超细电子内镜视觉导航系统，涉及医疗器械技术领域，包括内镜摄像系统、能量系统、照明系统和显示系统，所述内镜摄像系统实时采集人体内部图像并将图像进行处理，并将处理图像和原视频图像输出至显示端显示；所述能量系统提供激光能量并通过光纤导丝将能量输送至前端供医生对目标位置进行血管阻断的治疗；所述照明系统为图像采集提供视野内的光源照明。本发明镜摄像模块和射频能量模块互联，通过图像中消融血管尺寸自动调节所需能量大小，实现给量自动控制；自动化的导航功能减轻了医生的工作负担，使得操作更加简便快捷；导航有助于避免误伤正常组织，降低了治疗过程中的风险。

本发明授权基于人工智能的射频治疗超细电子内镜视觉导航系统在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的射频治疗超细电子内镜视觉导航系统，其特征在于，包括内镜摄像系统、能量系统、照明系统和显示系统，所述内镜摄像系统实时采集人体内部图像并将图像进行处理，并将处理图像和原视频图像输出至显示端显示；所述能量系统提供激光能量并通过光纤导丝将能量输送至前端供医生对目标位置进行血管阻断的治疗；所述照明系统为图像采集提供视野内的光源照明； 所述内镜摄像系统主要包括图像采集模块和图像处理模块，所述图像采集模块包括前端一根直径小于3mm的硬镜体和后端的传输线缆，用于获取内镜图像，包括高分辨率的内镜图像和实时视频流；所述图像处理模块和图像采集模块通过线缆连接，图像处理模块包括具有高速运算能力的GPU模块和内置的图像处理模型算法，一方面将采集到的图片进行正常的降噪和转换送至显示端显示；另一方面还对采集到的实时图像，通过算法处理，识别图像的结构特征，辨别目标位置； 所述图像处理模型算法用于对图像的所有像素进行分类，识别分割目标区域；基本的图像识别网络是将图像送入网路编码器模块，经过各个编码模块提取到具有丰富语义信息的特征图，然后将高纬度的特征图送入网络解码器，同时通过模型各个跳跃连接将编码器中不同深度特征信息传递给解码器，得到提取图像； 所述图像处理模型算法包括血管高亮检测算法，所述血管高亮检测算法将胎儿镜图像通过血管高亮分类网络将图像分类为有高亮图像或无高亮图像；将判断为有高亮血管的图像作为输入，通过血管高亮检测算法生成相应的高亮掩膜图像；将高亮掩膜图像、胎儿镜图像和按照基本识别方法提取的血管图像一起作为输入再次输入到图像识别网络进行训练，使其能够在初步的提取方法的基础上利用血管高亮掩膜中的额外信息； 所述血管高亮检测算法是基于Frangi滤波器进行的升级算法，Frangi滤波器的检测原理基于Hessian矩阵进行；Hessian矩阵是由像素中每个像素灰度值各方向的二阶偏导数组成的；即对于二位图像，图像像素点Px,y的Hessian矩阵表示为：其中，分别表示二维图像对应的四个二阶偏导数； 所述Hessian矩阵的特征值能够描述需要检测的管状结构，设两个特征值绝对值中较小的为，绝对值较大的为，则和其相应的特征向量代表图中灰度值变化较小的强度和方向，而和其特征向量则代表灰度值变化较大的强度方向；图像中孤立点的各方向灰度值都具有较大的变化，而管状结构则是在轴向上变化较小，垂直于管状的方向上变化较大；使用一对所述Frangi滤波器分别对图像中较暗的管状结构和较亮的管状结构进行检测；Hessian矩阵中具有较大绝对值的特征值的正负表示检测到的是较暗的管状结构还是较亮的管状结构；当＜0时，对应黑色背景上的白色结构，当＞0时，对应白色背景上的黑色结构；胎儿镜中高亮血管为相对较亮的管状结构，而血管则一般更暗，从而通过设置的正负对其分别进行初步提取； 所述Frangi滤波器对于检测较亮的管状结构的情况，构造变量，，则相应函数的表达式为：对于检测较暗的管状结构的情况，将上式中的＞0改为＜0；然后将滤波器结果转值为二值图像，设较亮和较暗的管状结构的对应二值图像分别为和，其中，和为调节参数，分别控制管状形态的敏感度和强度阈值； 将所述中的外围边缘进行去除，对输入的胎儿镜图像设定一个较低的阈值i，令图像中像素值低于i的点为0，其它为1，再对这个区域进行膨胀操作得到可视区域掩膜,将和逐像素相乘，可得到边缘去除结果；然后为了消除部分由于杂质组织和噪声产生的孤立点，对和都进行腐蚀操作，得到去除孤立点的和由于高亮血管会导致检测的较暗的血管结构中间产生空隙，再对进行闭运算，得到；最后再将和取并集，得到高亮血管区域掩膜：由于高亮血管区域一般在于血管内部，可看作为血管区域，因此将两张图像取并集的结果作为血管高亮区域掩膜图像输出； 对于血管高亮分类网络判断为无血管高亮的图像，使用基本的图像识别网络，进行目标区域的提取。

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