文献类型：专利

中文题名：内窥镜病灶区域感知的分层多尺度特征归并融合分析方法

作者：胡珂立[1];陈慧灵[1];王臣[1];祝汉灿[1];吴宗大[1];赵利平[1];冯晟[1];胡剑浩[1];孙源泽[1];黄杰[1];

机构：[1]绍兴文理学院;

专利类型：发明专利

申请号：CN202411152172.0

申请日：20240821

申请人地址：312000 浙江省绍兴市越城区环城西路508号

公开日：20241213

代理人：彭金金

代理机构：绍兴市寅越专利代理事务所(普通合伙)

语种：中文

中文关键词：信息聚合模块;尺度;病灶区域;融合;医学影像处理;内窥镜;内窥镜设备;网络架构;内窥镜检查;骨干网络;影像数据;智能感知;训练效果;预测信息;多尺度;消化道;检出率;相邻层;非均衡;特征图;呼吸道;多层;病灶;分层;归并;感知;分析;网络;监督

中文摘要：本发明提供内窥镜病灶区域感知的分层多尺度特征归并融合分析方法，涉及医学影像处理技术领域。方法包括：通过内窥镜设备获取人体内部影像数据(如呼吸道、消化道)，采用U型网络架构，以P2T网络为骨干网络提取不同尺度的特征图；通过非均衡信息聚合模块(NBIA)逐级融合相邻层特征；利用多尺度信息聚合模块(MIA)进一步提取并融合多尺度特征；通过多层监督机制生成不同尺度的预测信息，最终完成病灶区域的智能感知与提取。本发明提高了病灶检出率，优化了多尺度特征的提取与融合，增强了模型的稳定性和训练效果，可有效辅助内窥镜检查中病灶区域的精准识别。

公开号：CN119131351A