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龙图腾网恭喜福州大学申请的专利基于语义分割与多模态的息肉状况快速诊断装置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：CN115631182B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202211381144.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于语义分割与多模态的息肉状况快速诊断装置是由柯逍;陈观鸿设计研发完成，并于2022-11-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于语义分割与多模态的息肉状况快速诊断装置在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于语义分割与多模态的息肉状况快速诊断装置，基于计算机系统，包括：息肉分割模型，采用改进后的BEIT网络对公开息肉数据集进行训练获得；息肉视频处理模块，用于将息肉扫描视频进行抽帧，使用所述息肉分割模型进行分割，生成的预测帧，再将预测帧集合通过光流法形成分割好的息肉视频；评价模块，用于根据息肉视频数据集，使用改进后的VX2TEXT网络针对所述息肉视频处理模块获得的息肉视频进行多模态训练，实现输入息肉扫描视频生成息肉状况评价。

本发明授权基于语义分割与多模态的息肉状况快速诊断装置在权利要求书中公布了：1.一种基于语义分割与多模态的息肉状况快速诊断装置，其特征在于，基于计算机系统，包括： 息肉分割模型，采用改进后的BEIT网络对公开息肉数据集进行训练获得； 息肉视频处理模块，用于将息肉扫描视频进行抽帧，使用所述息肉分割模型进行分割，生成的预测帧，再将预测帧集合通过光流法形成分割好的息肉视频； 评价模块，用于根据息肉视频数据集，使用改进后的VX2TEXT网络针对所述息肉视频处理模块获得的息肉视频进行多模态训练，实现输入息肉扫描视频生成息肉状况评价； 所述改进后的BEIT网络具体为：采用15层的BEIT作为特征提取主干网络，其中每3个BEIT的block块形成一个stage，在每个stage的输入前，与前一个stage的输入进行残差连接，在每个stage之后，都进行一次下采样，形成多尺度的特征信息；针对下采样层使用去均值归一化，以减少不同stage之间的依赖；在BEIT主干网络中，将第1个stage中的局部注意力机制使用全局注意力机制代替，以增大低尺度特征的感受野，第2、3个stage的局部注意力机制使用可变形注意力机制来替代，以在减少计算量和参数量的同时，防止产生信息损失；最后，在最后一个stage的输出后，接上1×1卷积核降低通道维度，去除特征噪声通道； 所述改进后的VX2TEXT网络采用VX2TEXT进行多模态训练，通过多模态的输入中抽取特征信息，组合成自然语言文本；并在其文本特征提取骨干网络中加入位置编码，以确保文本的绝对位置信息正确，使用全局注意力机制，增强文本之间的联系，将文本特征提取骨干网络分成3个stage，其中每个stage分别抽取不同方面的特征，第1个stage抽取的是文本对息肉形状的描述，第2个stage抽取的是文本对于息肉大小的描述，第3个stage抽取的是文本对于息肉个数的描述；在解码过程中，使用自回归解码器模式，以融合多模态信息，生成文本。

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