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龙图腾网恭喜武汉大学申请的专利基于深度学习的内镜影像识别系统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：CN113870209B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202111108690.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于深度学习的内镜影像识别系统及设备是由于红刚;张梦娇;吴练练;邢达奇设计研发完成，并于2021-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的内镜影像识别系统及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的内镜影像识别系统及设备，所述系统通过初步筛选单元，用于将原始胃镜图像代入至预设卷积神经网络模型，获得合格胃部图像；二次筛选单元，用于将所述合格胃部图像代入至预设深度学习分类模型，获得异常图像；识别单元，用于将所述异常图像代入至感染特征识别模型，获得幽门螺杆菌的感染特征，根据所述感染特征确定当前感染状态；能够提高幽门螺杆菌感染判断的准确性和有效性，为内镜医师诊断HP感染提供强有力的诊断依据，同时可协助内镜医师更有效，更准确地分析病症风险。

本发明授权基于深度学习的内镜影像识别系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的内镜影像识别系统，其特征在于，所述基于深度学习的内镜影像识别系统包括： 初步筛选单元，用于将原始胃镜图像代入至预设卷积神经网络模型，获得合格胃部图像； 二次筛选单元，用于将所述合格胃部图像代入至预设深度学习分类模型，获得异常图像； 识别单元，用于将所述异常图像代入至感染特征识别模型，获得幽门螺杆菌的感染特征，根据所述感染特征确定当前感染状态； 其中，所述识别单元，还用于将所述异常图像代入至感染特征识别模型，获取与预设幽门螺杆菌症状集中匹配的特征作为幽门螺杆菌的感染特征，并根据所述感染特征确定当前感染状态； 其中，所述识别单元，还用于根据预设智能诊断公式和所述感染特征确定当前感染状态； 其中，所述识别单元，还用于根据所述感染特征确定感染特征的数量，通过下述所述预设智能诊断公式获得感染指数； 其中，f为感染指数，exp为指数函数，b为回归系数，xi代表幽门螺杆菌感染的第i个相关特征的数量，lambda为调整参数； 将所述感染指数与预设感染阈值比较，在所述感染指数大于所述预设感染阈值时，确定当前感染状态为感染状态； 在所述感染指数不大于所述预设感染阈值时，确定当前感染状态为非感染状态。

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武汉大学，其通讯地址为：430072 湖北省武汉市武昌区珞珈山；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”。