虚拟宫腔镜手术培训中基于AI的病灶智能检测方法

本发明提出一种虚拟宫腔镜手术培训中基于AI的病灶智能检测方法，该方法包括：获取输入特征序列，基于LSTM层、全连接层和Softmax激活函数构建手术流程上下文识别模块，利用手术流程上下文识别模块对输入特征序列进行处理，得到手术阶段概率，基于离散余弦变化机制、全连接层和层归一化机制构建离散余弦变换通道注意力模块，利用离散余弦变换通道注意力模块对输入特征序列进行处理，得到经过通道注意力加权的特征。本发明设计了交互感知特征近似模块，通过分析连续帧之间的特征变化，捕捉手术操作或病灶状态的变化动态信息，交互感知特征近似模块能够反映手术过程中的操作行为和病灶的变化趋势，为病灶检测提供更丰富的时空维度信息。

《虚拟宫腔镜手术培训中基于AI的病灶智能检测方法》是一发明专利，专利号为 2025106200372，当前法律状态为已下证，由江西财经大学提出申请，发明人为赵爱华;朱涛;朱子豪;汪雯雯;苏凯，申请日期为2025-05-14，公开（公告）日期为2025-07-18，国际专利分类号（IPC）为 G06V 10/764 (2022.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：（智慧医疗、虚拟手术培训、宫腔镜、病灶检测、LSTM网络、通道注意力、手术阶段识别、离散余弦变换、交互感知特征、时空特征、智能医学教育）。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明提出一种虚拟宫腔镜手术培训中基于AI的病灶智能检测方法，该方法包括：获取输入特征序列，基于LSTM层、全连接层和Softmax激活函数构建手术流程上下文识别模块，利用手术流程上下文识别模块对输入特征序列进行处理，得到手术阶段概率，基于离散余弦变化机制、全连接层和层归一化机制构建离散余弦变换通道注意力模块，利用离散余弦变换通道注意力模块对输入特征序列进行处理，得到经过通道注意力加权的特征。本发明设计了交互感知特征近似模块，通过分析连续帧之间的特征变化，捕捉手术操作或病灶状态的变化动态信息，交互感知特征近似模块能够反映手术过程中的操作行为和病灶的变化趋势，为病灶检测提供更丰富的时空维度信息。

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