一、成果背景
鼻咽喉部位解剖结构复杂，早期病灶极其隐匿且发病率逐年上升，一旦步入晚期，治疗难度和成本将成倍增长。目前，传统内镜检查高度依赖医生经验，且基层医疗机构普遍存在设备性能受限、专业人才匮乏等问题。受医生精力、操作习惯及基层诊疗水平不均等因素影响，漏检、误检现象时有发生，导致许多患者错失最佳诊疗时机，造成沉重的医疗负担。因此，开发一套能下沉基层、规范操作流程并辅助精准诊断的智能系统，已成为提升整体防控水平的迫切需求。
二、成果简介
西安邮电大学新智融合创新团队研发了一款专为医院鼻咽喉科室深度定制的智能化内窥镜辅助检查系统，聚焦临床检查痛点，以创新技术全方位优化诊疗流程。针对传统检查中医生依赖程度高、患者检查等候久、报告生成迟缓、重要组织易被漏检，以及病灶与喉部粘膜背景难以区分等问题。
图1 产品形态及核心模块
产品界面简洁，易于上手，助力鼻咽喉疾病实现“早发现、早诊断、早治疗”，是构建精准分期与分层诊疗体系的有力工具。
以下是对于该项目产品的部分核心功能展示：
（1）动态导航规划:系统提供规范化指引，通过部位全识别功能对鼻咽喉各区域进行系统性扫描，避免因人为因素导致的漏检，大幅提升检查效率。
图2 动态导航规划
（2）白光与NBI成像实时融合显示：成像技术方面，支持NBI模式与白光模式实时双模态同屏显示，显著增强病灶与粘膜背景的对比度，让微小病灶无所遁形；
图3 NBI/白光双模态成像
（3）病灶检测：病灶检测环节，病灶识别算法可快速、精准定位七类病变，即使是隐匿的微小病灶也能被及时捕捉，极大降低漏诊风险。
图4 病灶检测功能
（4）电子报告生成：检查完成后，自动报告生成功能即刻整合检查数据、影像信息与检测结果，快速生成详细、规范的结构化报告，并一键上传至云端，方便后续诊疗与数据管理。
图5 自动报告生成功能
（5）线上手术协同：医生或者学生可以线上指导或者学习，实现云端交流学习互动。
图6 线上手术协同功能
三、技术亮点
DAKD算法：通过深度建模将鼻咽喉镜检规范转化为算法规则，实时监测操作路径与图像采集顺序，偏离标准时即时预警，并自动标记20个关键部位的未检区域，引导完成全流程检查，降低漏检率。
NBIGAN网络：利用生成对抗架构实现白光与NBI模态融合，在保留解剖结构的同时显著突出病灶细节。
ERGSR+BRA-LADH算法：采用优化的深度学习检测架构，经大量数据训练，精准识别七类病灶，辅以高效现实引导超分模型，捕捉早期微小病变，有效降低误检，为诊疗提供可靠依据。
四、市场前景
随着鼻咽喉癌高发及基层诊疗需求的增长，该产品市场前景广阔。在“早筛早治”政策推动下，内镜AI辅助诊断正成为刚需，市场规模将持续扩张。本产品凭借规范化巡检、双模态成像及精准识别等技术优势，能显著降低漏诊率并解决医疗资源分布不均的痛点。其标准化的结构化报告与云端管理模式，极具商业竞争力和推广潜力，是提升科室诊疗水平及实现精准分层诊疗的核心利器。
五、核心知识产权
专利：
1.一种快速检测和修复内窥镜下的高能量可见光的快速方法
2.基于对抗神经网络RTGAN的内窥镜下曝光帧修复方法
3.一种多尺度融合残差编解码器的低照度图像增强方法
4.一种能够感知结构与细节的喉部图像增强方法
5.基于动态自适应知识蒸馏的鼻咽喉内窥镜多部委分类方法与系统
6.一种基于色彩特征优化内窥镜曝光效果方法
7.一种适用于未配对白光图像与窄带光图像的自动转化方法
软著：
1.喉部智能图像优化系统
六、技术成熟度
○概念验证 ○原理样机 ●工程样机 ○中试 ○产业化
七、意向合作方式
○联合研发 ●技术入股 ●转让 ●授权（许可） ○面议
成果转移转化中心联系人：张老师 联系电话：029-88166098 电子邮箱：zhangyi@xupt.edu.cn
