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龙图腾网获悉南京师范大学申请的专利一种基于深度学习的中医四诊之舌底与舌面图像分析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：CN118824523B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202411090939.1，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权一种基于深度学习的中医四诊之舌底与舌面图像分析方法是由康然;缪鹏程;顾彦慧;彭宁康设计研发完成，并于2024-08-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的中医四诊之舌底与舌面图像分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的中医四诊之舌底与舌面图像分析方法，包括（1）图像采集模块：用于用户上传舌底与舌面的图像。（2）深度学习分析单元模块：该模块包含预训练的神经网络，用于分析上传的舌面与舌底图像。网络通过提取图像的关键特征来识别和分类中医四诊相关的健康指标。（3）特征数据库模块。（4）诊断结果分析和评估模块。（5）结果展示和报告模块：将分析和诊断结果以用户友好的视觉格式展示，包括健康评估报告和可能的医疗建议，以助于用户或医疗专业人员理解和使用。

本发明授权一种基于深度学习的中医四诊之舌底与舌面图像分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的中医四诊之舌底与舌面图像分析方法，其特征在于，具体包括如下组成部分：1图像采集模块：用于用户上传舌底与舌面的图像；组成部分1中，采用高斯双边滤波算法去除图像中的随机噪声，利用拉普拉斯算子增强图像的边缘和纹理细节；2深度学习分析单元模块：该模块包含预训练的神经网络，用于分析上传的舌面与舌底图像；网络通过提取图像的关键特征来识别和分类中医四诊相关的健康指标；组成部分2中，深度学习分析单元模块接收和处理舌底与舌面的图像并提取有关中医四诊的相关信息，具体包括如下组成部分：21使用具有多层卷积层的深度卷积神经网络，结合局部二值模式LBP和Gabor滤波器提取图像的基础特征； 其中，Ii,j是输入图像，Km,n是卷积核，通过卷积操作提取局部特征； 其中，LBPx,y是x,y处的LBP特征值，Ii是邻域像素值，s是符号函数，用于比较邻域像素与中心像素的灰度差； 其中，Gx,y；λ,θ,ψ,σ,γ是Gabor滤波器函数，x′和y′分别是x和y的旋转坐标，λ是波长，θ是方向角，ψ是相位偏移，σ是高斯包络的标准差，γ是空间纵横比；22应用主成分分析PCA和自编码器技术对高维图像数据进行降维，通过递归神经网络RNN用于整合时间序列下的特征变化；Z＝XW其中，Z是降维后的特征向量，X是原始特征矩阵，W是特征向量矩阵；h＝σWex+be,其中，h是编码后的特征向量，We和Wd分别是编码器和解码器的权重矩阵，be和bd是偏置项，σ是激活函数；ht＝σWhht-1+Wxxt+b其中，ht是t时刻的隐状态，Wh和Wx分别是隐状态和输入的权重矩阵，b是偏置项，σ是激活函数3利用已有的特征数据库，将上传的舌底与舌面图像的数据进行比对和匹配；4诊断结果分析和评估模块；用于对图像数据进行分析和解释，具体包括如下组成部分：分别使用相关系数和余弦相似度来计算舌底与舌面图像的特征数据与数据库中的样本的相似性；使用支持向量机进行疾病模式的识别与分类；5结果展示和报告模块：将分析和诊断结果以用户友好的视觉格式展示，包括健康评估报告和可能的医疗建议，以助于用户或医疗专业人员理解和使用。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京师范大学，其通讯地址为：210000 江苏省南京市鼓楼区宁海路122号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。