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龙图腾网获悉杭州电子科技大学;浙江莱达信息技术有限公司申请的专利一种结肠镜下结肠息肉大小检测方法及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：CN119205794B 。

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：202411733238.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种结肠镜下结肠息肉大小检测方法及系统是由吴夕恒;徐哲;何必仕;王钶亮设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结肠镜下结肠息肉大小检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种结肠镜下结肠息肉大小检测方法及系统。本发明结合了YOLOv5结肠息肉检测模型和DepthAnything深度估计模型，不仅能够准确地检测出结肠镜图像中的息肉，还能估计出精准的深度图，随后可以使用息肉边界框和深度图确定肠镜检查中肠壁与镜头的距离，并重建结肠镜图像在真实世界中的三维点云图，计算息肉在点云中的大小，转换为息肉的实际物理尺寸，在手术过程中实时显示。本发明实现了息肉的精准定位和尺寸测量，避免了传统方法中由于缺乏参照物而导致的测量误差。

本发明授权一种结肠镜下结肠息肉大小检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种结肠镜下结肠息肉大小检测方法，其特征在于该方法包括以下步骤： 步骤1：使用结肠息肉的数据集训练YOLOv5目标检测模型，获得YOLOv5结肠息肉检测模型； 步骤2：使用结肠镜深度估计数据集训练了DepthAnything深度估计模型，并同时使用有标注的虚拟图片和无标注的真实图片进行半监督训练，获得Student模型； 步骤3：联合使用步骤1训练好的YOLOv5结肠息肉检测模型和步骤2训练好的Student模型检测息肉大小； 所述步骤2具体是： 步骤2.1：结肠镜深度估计数据集的准备及预处理 结肠镜深度估计数据集包括有标注的虚拟图片数据集和无标注的真实图片数据集； 预处理包括：如果数据为视频，则筛除视频模糊帧，然后拆分为图片，并使用镜头内参矩阵与镜头畸变系数对图片进行鱼眼镜头矫正； 步骤2.2：在有标注的虚拟图片数据集上训练第一DepthAnything深度估计模型，获得Teacher模型； 步骤2.3：训练DepthAnything光照调整模型，用于预测真实图片的灰度图； 使用训练好的Teacher模型预测图像的深度图Dteacher，并将深度图Dteacher中代表深度值的像素恢复为世界坐标系下的点云： Xu,v＝Du,vK-1u,v,1T17 其中，对于像素坐标是u,v的像素，Xu,v表示其世界坐标，Du,v表示其距镜头的距离，即深度值；K为相机内参矩阵定义； 得到点云后，计算图像的逐像素光影PPSX： PPSX＝AttX×[LDX·NorX]18 其中为内窥镜的共位光的坐标为0,0，为光照方向为Z轴负方向，为光照的角衰减系数为1； 使用所有真实图像训练DepthAnything光照调整模型，真实图像的灰度图 与其深度图Dteacher在通道维度的拼接结果为将Refin的边长双线性插值降采样四倍变为来作为模型输入，模型预测一个对真实图像的灰度图的修正再双线性插值上采样四倍得到损失函数为： 训练完成后使用训练好的DepthAnything光照调整模型来预测真实图像的灰度图Igray，得到并保存结果PPSref＝Refout·Igray以用于后续模型的训练； 步骤2.4：同时使用虚拟图片和真实图片数据集训练第二DepthAnything深度估计模型，获得Student模型； 当输入为虚拟图片时，损失函数为： 当输入为真实图片时，损失函数为： 其中PPSstu是Dpred_stu输入18,19式所得； 所述步骤3具体是： 将预处理后的图片输入YOLOv5结肠息肉检测模型，得到图片中结肠息肉边界框矩阵Polypsbbox； 将预处理后的图片输入Student模型，得到该图片的深度图Dstudent；将深度图Dstudent中代表深度值的像素恢复为世界坐标系下的点云； 对于结肠息肉边界框矩阵Polypsbbox中的每一个结肠息肉的边界框向量，计算边界框四条边的中点坐标，取中点坐标在所述点云中的坐标PCcenter； 计算坐标PCcenter的xmin,xmax,ymin,ymax，其中xmax与xmin分别表示坐标PCcenter在x方向上的最大值与最小值，ymax与ymin分别表示PCcenter在y方向上的最大值与最小值； 将息肉的大小表示为xmax-xmin,ymax-ymin。

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