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龙图腾网恭喜北京大学人民医院申请的专利一种用于家用内窥镜视频的腺样体检测分割方法与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：CN119494842B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202510072483.4，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权一种用于家用内窥镜视频的腺样体检测分割方法与系统是由赵一馨;曹龙豪;施韬;李大为;余力生;晏猋;陈素衣;王宇光;王雨晴;石庆阳设计研发完成，并于2025-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于家用内窥镜视频的腺样体检测分割方法与系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种用于家用内窥镜视频的腺样体检测分割方法与系统，属于图像分割技术领域，包括：从家用内窥镜视频中截取腺样体图像，筛选出包含腺样体的图像，并对其进行增强；对增强后的腺样体图像的腺样体区域以及后鼻孔区域进行标注形成训练样本；将训练样本输入到深度分割网络中进行训练得到腺样体分割模型；用腺样体分割模型完成对目标腺样体图像的分割，得到分割结果。本发明通过从家用内窥镜获取的视频中截取腺样体图像，并对图像进行增强，可以提升图像样本的质量，帮助机器学习模型捕获到更丰富的特征，降低过拟合风险，提高模型的分割性能。

本发明授权一种用于家用内窥镜视频的腺样体检测分割方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种用于家用内窥镜视频的腺样体检测分割方法，其特征在于，包括：步骤1：获取原始的家用内窥镜视频；步骤2：对家用内窥镜视频进行降采样形成家用内窥镜图像序列；步骤3：将家用内窥镜图像序列作为样本，输入到深度卷积神经网络Backbone中进行迁移学习得到腺样体图像识别模型；其中，所述深度卷积神经网络Backbone为ResNet-50网络，且ResNet-50网络全连接层的输出神经元的数量为2，在迁移学习过程中，冻结ResNet-50网络前4个stage的参数，仅优化stage5中3个残差块的参数以及输出线性层的参数；步骤4：利用腺样体图像识别模型对目标家用内窥镜视频进行检测提取出包含腺样体的图像；步骤5：对包含腺样体的图像进行增强得到增强后的腺样体图像；步骤6：对增强后的腺样体图像的腺样体区域以及后鼻孔区域进行标注形成训练样本；步骤7：将所述训练样本输入到深度分割网络中进行训练得到腺样体分割模型；步骤8：利用所述腺样体分割模型完成对目标腺样体图像的分割，得到分割结果；在所述步骤2中，对家用内窥镜视频进行降采样形成家用内窥镜图像序列，包括：使用ffmpeg软件按照1fps的帧率降采样原始的家用内窥镜视频得到家用内窥镜图像序列；所述步骤3：将家用内窥镜图像序列作为样本，输入到深度卷积神经网络Backbone中进行迁移学习得到腺样体图像识别模型，包括：步骤3.1：将家用内窥镜图像序列中包含腺样体的图像作为正样本，将不包含腺样体的图像作为负样本，同时将正负样本的数量比值设置为1：2；步骤3.2：将正样本和负样本输入到ResNet-50网络中进行训练得到腺样体图像识别模型；其中，在训练ResNet-50网络时，使用随机梯度下降方法对ResNet-50网络进行优化，且在训练过程中的动量系数为0.99，学习率为1×10-5，学习率的衰减使用余弦退火衰减和ReduceLROnPlateau结合的策略。

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