天津医科大学总医院冯世庆获国家专利权
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龙图腾网获悉天津医科大学总医院申请的专利基于深度学习算法的无菌操作检测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：CN120375296B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202510866004.6，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权基于深度学习算法的无菌操作检测方法是由冯世庆;杜佳伟;吴秋丽;张蒂;蹇欢;宋嘉骏;陈骏宇;刘晟伟;秦佳设计研发完成，并于2025-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度学习算法的无菌操作检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了基于深度学习算法的无菌操作检测方法，使用摄像装置持续采集手术室内的影像，并识别手术室内的无菌区域，获取无菌区域内的可移动目标的分割掩膜；通过预设阈值判别影像的各个像素点是否为运动像素；通过分割掩膜获取前景区域，并将前景区域向外扩展得到周围区域，计算前景区域及周围区域内运动像素的占比，并生成运动区域比值矩阵；构建碰触预测模型，并使用运动区域比值矩阵对碰触预测模型进行训练，通过训练后的碰触预测模型完成实时的无菌操作检测。本发明有益效果：使用深度学习计算机视觉技术监测术中医生操作，对于违反无菌原则的行为提出预警。
本发明授权基于深度学习算法的无菌操作检测方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习算法的无菌操作检测方法，其特征在于，所述方法包括： 使用摄像装置持续采集手术室内的影像，并识别手术室内的无菌区域，获取无菌区域内的可移动目标的分割掩膜； 通过预设阈值判别影像的各个像素点是否为运动像素； 通过分割掩膜获取前景区域，并将前景区域向外扩展得到周围区域，计算前景区域及周围区域内运动像素的占比，并生成运动区域比值矩阵； 构建基于运动区域比值矩阵的碰触预测模型，并使用采集到的运动区域比值矩阵对碰触预测模型进行训练，通过训练后的碰触预测模型完成实时的无菌操作检测。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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