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龙图腾网恭喜(株)英特麦迪申请的专利用于诊断小肠清洁度的系统和方法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：CN114080644B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-07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：202080048089.2，技术领域涉及：G16H30/00；该发明授权用于诊断小肠清洁度的系统和方法是由金维镇设计研发完成，并于2020-10-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于诊断小肠清洁度的系统和方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种用于诊断小肠清洁度的系统。该系统可以包括：相似度分析单元，用于分析以从多个小肠图像中选择相似的小肠图像的代表图像；图像分类单元，当在已经学习了多个小肠图像的状态下接收到要诊断清洁度的一系列的多个小肠图像时，通过将代表图像应用于学习结果来预测小肠清洁度，从而根据分数对小肠清洁度进行分类；以及清洁度诊断单元，基于代表图像的小肠清洁度的分数和与代表图像相似的小肠图像的数量，计算一系列的多个小肠图像的最终小肠清洁度。

本发明授权用于诊断小肠清洁度的系统和方法在权利要求书中公布了：1.一种用于诊断小肠清洁度的系统，包括：相似度分析单元，所述相似度分析单元被配置为进行分析以从多个小肠图像中选择相似的小肠图像的代表图像；图像分类单元，所述图像分类单元被配置为当在学习了多个小肠图像的状态下接收到期望诊断清洁度的一系列的多个小肠图像时，通过将所述代表图像应用于学习结果来预测小肠清洁度，从而根据小肠清洁度的分数对多个小肠图像进行分类；以及清洁度诊断单元，所述清洁度诊断单元被配置为基于针对所述小肠清洁度进行了评分的所述代表图像的分数和与所述代表图像相似的小肠图像的数量，计算关于所述一系列的多个小肠图像的最终小肠清洁度，并且其中，所述图像分类单元被配置为基于卷积神经网络CNN模型学习所述多个小肠图像的颜色和纹理特征，并且通过基于界标信息将所述小肠图像应用于所述学习结果来预测小肠清洁度，其中，所述图像分类单元被配置为在将从多个图像传感器中输出的所述多个小肠图像的颜色基准标准化之后进行学习，其中，所述颜色基准采用RGB、HSV色调饱和度值以及Lab颜色坐标，其中，将所述多个小肠图像的颜色基准标准化包括将所述多个小肠图像的RGB转换为灰度，从所述多个小肠图像的HSV色调饱和度值中选择S分量，以及从所述多个小肠图像的Lab颜色坐标中选择b分量，其中，所述CNN模型在HSV色调饱和度值为S等级和Lab颜色坐标为b等级时使用平均池化，在RGB为灰色时使用最大池化，其中，通过将与第一代表图像至第n代表图像对应的相似图像的数量乘以被评分的清洁度的分数，将乘法结果累加并且将累加的和除以所述多个小肠图像的总数，得到所述最终小肠清洁度。

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