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龍圖騰網獲悉新光維醫療科技(蘇州)股份有限公司申請的專利基于多波段圖像融合的早期癌變風險預警方法及裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120183716B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510668407.X，技術領域涉及：G16H50/30；該發明授權基于多波段圖像融合的早期癌變風險預警方法及裝置是由何素玉;吳涯昆;劉天宇;荊曉娟;粟春林;丁曉梅;陳東設計研發完成，并于2025-05-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于多波段圖像融合的早期癌變風險預警方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明涉及基于多波段圖像融合的早期癌變風險預警方法及裝置，包括以下：分別獲取不同波段光源下，于相同位置同一時刻拍攝的N張內鏡圖像；針對任意波段光源，對其N張內鏡圖像進行圖像融合得到融合表征圖像；對所有波段光源所對應的融合表征圖像進行配準及預處理得到所有波段光源所對應的處理后融合表征圖像；將所有波段光源所對應的處理后融合表征圖像輸入預訓練的深度學習模型中，并獲取所述深度學習模型的輸出結果即多波段融合圖像；將所述多波段融合圖像進行可視化展示；獲取針對所述多波段融合圖像的早期癌變風險分析結果，并在存在早期癌變風險時進行預警。本發明能夠基于多波段內鏡圖像融合，提高早期癌變風險預警結果的準確率。

本發明授權基于多波段圖像融合的早期癌變風險預警方法及裝置在權利要求書中公布了：1.基于多波段圖像融合的早期癌變風險預警方法，其特征在于，包括以下： 步驟110、分別獲取不同波段光源下，于相同位置同一時段拍攝的N張內鏡圖像； 步驟120、針對任意波段光源，對其N張內鏡圖像進行圖像融合得到該波段光源的融合表征圖像，最終得到所有波段光源所對應的融合表征圖像； 步驟130、對所有波段光源所對應的融合表征圖像進行配準及預處理得到所有波段光源所對應的處理后融合表征圖像； 步驟140、將所有波段光源所對應的處理后融合表征圖像輸入預訓練的深度學習模型中，并獲取所述深度學習模型的輸出結果即多波段融合圖像； 步驟150、將所述多波段融合圖像進行可視化展示； 步驟160、獲取針對所述多波段融合圖像的早期癌變風險分析結果，并在存在早期癌變風險時進行預警； 具體的，針對任意波段光源，對其N張內鏡圖像進行圖像融合得到該波段光源的融合表征圖像，包括， 以拍攝時間前后順序構建當前波段光源的內鏡圖像序列，所述內鏡圖像序列中定義matrix_ii為其中第i個內鏡圖像的圖像矩陣，matrix_ii,ji,ki表示matrix_ii中第j行，第k列的像素點的像素值； 針對任意像素點matrix_ii,ji,ki，計算其相對二維鄰域像素點的優勢特征表現度advi,ji,ki，計算式如下， ； 其中，表示像素點matrix_ii,ji,ki的二維鄰域像素點的平均值，表示像素點matrix_ii,ji,ki的二維鄰域像素點中的最大值，表示像素點matrix_ii,ji,ki的二維鄰域像素點中的最小值； 進行圖像融合的過程如下， 步驟210、將N張內鏡圖像以等權重加權平均的方式進行初步融合得到初步融合圖像； 步驟220、初始化i，令i=1； 步驟230、基于優勢特征表現度advi,ji,ki計算matrix_ii的優勢特征表現區域； 步驟240、將matrix_ii的優勢特征表現區域替換初步融合圖像中的相同像素點位置區域得到更新后的初步融合圖像； 步驟250、判斷i是否等于N，若是等于N則結束循環輸出更新后的初步融合圖像作為融合表征圖像，若不等于N，則令i的值增加1并轉至步驟230中繼續運行； 具體的，基于優勢特征表現度advi,ji,ki計算matrix_ii的優勢特征表現區域，包括， 對于matrix_11，遍歷matrix_11，找尋出其中優勢特征表現度最大的兩個像素點記為pix_1以及pix_2，連接pix_1以及pix_2得到直線pix_1,2，于matrix_11找尋出不在直線pix_1,2上的優勢特征表現度最大的像素點記為pix_3，則將pix_1、pix_2以及pix_3兩兩連接所形成的區域即為matrix_11的優勢特征表現區域； 對于matrix_ii，計算matrix_i-1i-1的優勢特征表現區域中像素點的像素值平均值記為，再遍歷matrix_ii，找尋出其中優勢特征表現度大于的任意兩個像素點記為pix_4與pix_5，連接pix_4與pix_5得到直線pix_4,5，于matrix_ii找尋出不在直線pix_4,5上的優勢特征表現度最大的像素點記為pix_6，則將pix_4、pix_5以及pix_6兩兩連接所形成的區域即為matrix_ii的優勢特征表現區域。

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