发明专利已授权

一种基于深度监督和逐步学习的肠道息肉检测方法

📄 申请号：CN202211007876.X 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2022-08-22

公开号

CN115331024B

公开日

2025-06-27

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V10_44

IPC 分类号

G06V10_44 , G06N3_0464 , G06N3_09 , G06V10_77 , G06V10_80 , G06V10_82 ,

技术画像

所属领域

图像识别图像识别人工智能算法深度学习

应用场景

肠道息肉检测, 医学影像诊断, 内窥镜图像分析, 计算机辅助诊断

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摘要

本发明公开了一种基于深度监督和逐步学习的肠道息肉检测方法，利用PVT_V2对肠镜拍摄图像进行多尺度特征提取；将提取到的多尺度特征输入细节增强模块，输出细节增强后的特征；将细节增强后的特征输入指导融合模块，使低层特征在高层特征的指导下与高层特征进行融合；将最高层的特征输入多分支解码器模块，得到多尺度信息融合解码后的特征；将细节增强后的特征与前一个多尺度解码器的输出结果输入多尺度解码器，逐步学习得到每一层多尺度解码器的输出特征；将多尺度解码器的输出特征通过一个一层卷积层，得到检测结果。本发明在多尺度解码器中继续突出多尺度的细节信息，实现了对肠道息肉的精准定位和准确检测，并具有良好的泛化能力。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

用于二苯甲酮催化加氢合成二苯甲醇的氮掺杂活性炭负载钯-铁催化剂及其应用

当前第 / 件

一种基于深度强化学习的群智感知激励机制方法

同领域国内专利 · IPC: (G06V10_44)

G06V10_10 G06V10_12 G06V10_14 G06V10_141 G06V10_143 G06V10_147 G06V10_20 G06V10_22 G06V10_24 G06V10_25 G06V10_26 G06V10_28 G06V10_30 G06V10_32 G06V10_34 G06V10_40 G06V10_42 G06V10_44 G06V10_46 G06V10_50 G06V10_52 G06V10_54 G06V10_56 G06V10_58 G06V10_62 G06V10_70 G06V10_72 G06V10_74 G06V10_75 G06V10_762 G06V10_764 G06V10_766 G06V10_77 G06V10_771 G06V10_772 G06V10_774 G06V10_776 G06V10_778 G06V10_80 G06V10_82 G06V10_84 G06V10_86 G06V10_94 G06V10_98 覆盖44个领域

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