中国科学院苏州生物医学工程技术研究所;天津国科医工科技发展有限公司钱庆获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院苏州生物医学工程技术研究所;天津国科医工科技发展有限公司申请的专利基于图像处理的血液乳糜程度智能分级判定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：CN114612720B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202210242657.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于图像处理的血液乳糜程度智能分级判定方法及系统是由钱庆;徐文畅;李文祥;王磊;王继帅设计研发完成，并于2022-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于图像处理的血液乳糜程度智能分级判定方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图像处理的血液乳糜程度智能分级判定方法及系统，该方法包括以下步骤：S1、建立血液乳糜程度分级模型：S1‑1、构建训练集；S1‑2、采用深度神经网络作为基础网络模型，通过训练集对该基础网络模型进行训练，得到血液乳糜程度分级模型；S2、采用所述血液乳糜程度分级模型对血液乳糜程度进行自动分级。本发明提供了一种基于图像处理的血液乳糜程度智能分级判定方法及系统，能够在不取出血袋里的血液的前提下，通过采集血袋图像，基于深度神经网络与图像处理技术，对血浆乳糜程度进行自动分级；本发明能够提高判断效率和准确度，减小采血人员工作量，且有利于提升血液初筛的可靠性,提升血液质量,确保临床输血安全。
本发明授权基于图像处理的血液乳糜程度智能分级判定方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图像处理的血液乳糜程度智能分级判定方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、建立血液乳糜程度分级模型： S1-1、构建训练集：采集若干装有血浆的血袋图片，对每个血袋中的血浆的乳糜程度进行人工分类，并在对应的图片上标注分类标签，再对图像进行预处理，构建得到训练集； S1-2、采用深度神经网络作为基础网络模型，通过训练集对该基础网络模型进行训练，得到血液乳糜程度分级模型； S2、对待分级的血液和包装血液的血袋一起进行拍照，将图像输入到所述血液乳糜程度分级模型中，所述血液乳糜程度分级模型输出血液乳糜程度分级结果； 所述基础网络模型为改进的深度残差网络ResNet-50模型； 所述改进的深度残差网络ResNet-50模型中，将ResNet-50模型的第一个卷积层中的7×7卷积核替换为一个5×5的卷积核。
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