一种自动检测胶囊内窥镜视频异常段的方法

本发明公开了一种自动检测胶囊内窥镜视频异常段的方法，属于人工智能技术领域。所述方法通过搭建3D深度卷积神经网络模型，使用开源视频特征提取模型提取胶囊内窥镜视频的特征，然后通过低成本的视频级标注的含有异常的特征数据与正常视频特征数据进行训练，使用Vision Transformer中的特征分块模块提取输入数据的时空特征，然后数据依次通过线性嵌入模块、位置编码模块和多个编码器模块和一个分类头来确定该视频段的异常与否。最终，利用所述的异常检测结果结合原始视频在阅片软件中将胶囊内窥镜单次检测的异常段(若有)显示的标注出来，辅助医生阅片。