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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利基于内窥镜视频的手术技能智能评估方法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：CN121662295B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202610162351.5，技术领域涉及：G16H20/40；该发明授权基于内窥镜视频的手术技能智能评估方法是由丁帅;朱源波;王浩;徐睿;杨宇轩;柯水洲设计研发完成，并于2026-02-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于内窥镜视频的手术技能智能评估方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于内窥镜视频的手术技能智能评估方法，涉及人工智能技术领域。本发明提出一套从原始的内窥镜手术视频到量化技能评分的完整智能评估流程：标准化预处理并自动剔除无关片段帧；采用自监督领域微调获得适应不同术式和设备条件的帧级特征表示；在此基础上，利用多尺度特征金字塔与通道–空间注意力实现出血、烟雾、术野暴露不良等多类异常的帧级识别，再通过基于选择性状态空间模型的时序编码网络对异常过程进行时序编码，以提取事件级时序特征；最终，将特征与涵盖术式类型等结构化元数据联合建模，输出归一化技能评分及对应等级。本发明通过统一量化框架与自适应融合机制，极大提升手术技能智能评估的准确性、泛化性和可解释性。

本发明授权基于内窥镜视频的手术技能智能评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于内窥镜视频的手术技能智能评估方法，其特征在于，包括： 获取及标准化预处理内窥镜手术视频，并通过判别模型结合时间窗口平滑识别有效帧序列；以及获取至少包括术式类型的结构化元数据； 基于各有效帧及其时间戳，对特征提取网络进行自监督领域微调至收敛；其中特征提取网络为具有多层级特征表示能力的深度神经网络； 将各有效帧作为收敛后的特征提取网络的输入，分别从网络的不同层提取若干分辨率不同的特征图；以及将特征图作为结合多尺度特征金字塔与通道-空间注意力机制的多通道判别头的输入，获取各有效帧的多尺度综合特征及对多个预设异常类别的帧级异常概率； 计算相邻有效帧对同一异常类别的帧级异常概率的一阶差分，获取各有效帧对每一异常类别的帧级异常概率差分；拼接各有效帧的多尺度综合特征、归一化时间、对每一异常类别的帧级异常概率及帧级异常概率差分，获取与各异常类别一一对应的融合向量；以及将融合向量作为基于选择性状态空间模型的时序编码网络的输入，并经上下文校正后在各异常区间内提取事件级时序特征； 基于各异常类别的事件级时序特征，获取异常统计特征，并联合结构化元数据构建综合特征向量；以及将综合特征向量作为各基学习器的输入，并通过以术式类型为输入的门控网络对各基学习器输出进行加权融合，获取归一化技能评分及对应的技能等级。

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