买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉厦门颐安智能科技有限公司申请的专利一种基于二阶段深度学习网络的阴道镜影像区域识别方法和装置以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：CN115631142B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202211197698.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于二阶段深度学习网络的阴道镜影像区域识别方法和装置以及设备是由严龙生;帅建伟;李家和;陈钒萱;史依;罗欢设计研发完成，并于2022-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于二阶段深度学习网络的阴道镜影像区域识别方法和装置以及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于二阶段深度学习网络的阴道镜影像区域识别方法。其中，所述方法包括：利用阴道镜采集不同影像数据；构建基于影像数据的U型变换卷积神经网络模型；采用U型变换卷积神经网络对所述构建的U型变换卷积神经网络模型进行训练；根据训练后的U型变换卷积神经网络模型，输出预测影像数据中的非典型小区域的训练结果；构建基于U型变换卷积神经网络训练结果的YOLO神经网络模型；采用YOLO神经网络训练YOLO神经网络模型；根据训练后的U型变换卷积神经网络模型‑YOLO神经网络模型的二阶段深度学习模型，来对阴道镜影像数据进行对应该影像数据的非典型小区域以及监测点的预测。本发明能够实现通过阴道镜的图像来识别非典型小区域的位置及监测点。

本发明授权一种基于二阶段深度学习网络的阴道镜影像区域识别方法和装置以及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于二阶段深度学习网络的阴道镜影像区域识别方法，其特征在于，包括： 利用阴道镜采集不同影像数据； 构建基于影像数据的U型变换卷积神经网络模型； 所述U型变换卷积神经网络模型架构如下： 图像序列化，将图像拆分为补丁序列； 补丁嵌入：编码补丁特征与位置信息 基于卷积神经网络和变换神经网络构建混合编码器，其中卷积神经网络用作特征提取器，提取图像的多尺度局部特征图，并补丁化特征图；变换神经网络包含若干编码层，每层由多头自注意力、多层感知机组成，配合层归一化和残差连接，捕捉补丁间的全局依赖： 通过级联上采样块解码变换神经网络的隐藏特征，恢复图像分辨率，形成U形架构； 采用U型变换卷积神经网络对构建的所述U型变换卷积神经网络模型进行训练； 根据训练后的所述U型变换卷积神经网络模型，输出预测影像数据中的非典型小区域的训练结果； 构建基于所述U型变换卷积神经网络训练结果的YOLO神经网络模型； 采用YOLO神经网络训练所述YOLO神经网络模型； 根据训练后的所述U型变换卷积神经网络模型-YOLO神经网络模型的二阶段深度学习模型，来对阴道镜影像数据进行对应该影像数据的非典型小区域以及监测点的预测； 二阶段深度学习模型包括阴道镜影像非典型小区域分割和活检位置引导；训练采用前一个网络被训练并且被固定用于后一个网络的训练；在二阶段深度学习模型的第一阶段采用U型变换卷积神经网络；在二阶段深度学习模型的第二阶段使用目标检测算法对非典型小区域中的监测点进行定位。

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厦门颐安智能科技有限公司，其通讯地址为：361005 福建省厦门市火炬高新区软件园一期曾厝垵北路3号科汇楼706-02、706-03单元；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。