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龙图腾网获悉重庆中科摇橹船信息科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的结核皮试智能筛查分析方法和装置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：CN115035086B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202210741291.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于深度学习的结核皮试智能筛查分析方法和装置是由郑道勤;齐文博;王建力;李可;汪建军设计研发完成，并于2022-06-28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结核皮试智能筛查分析方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的结核皮试智能筛查分析方法和装置，其中，方法包括：采集患者的皮试图像，并进行预处理，获取目标图像，识别目标可见光图像的病灶区域并标记，获取携带有图像编码的目标识别图像，构建特异性识别模型，识别目标图像中是否包含特异性反应病灶，若包含，则判定目标识别图像为强阳性，并进行强阳性标记；若不包含，则根据目标红外图像辅助硬结识别模型对目标识别图像进行识别，判断是否包含硬结和或红晕，并获取目标尺寸；根据目标尺寸与预设标准尺寸之间的关系，判断目标识别图像是否存在结核感染和感染程度。本发明实现了结核感染的无接触检测，提高了检测效率和检测准确率，有助于结核病的防治。

本发明授权一种基于深度学习的结核皮试智能筛查分析方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的结核皮试智能筛查分析方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集患者的皮试图像，对所述皮试图像进行预处理，获取目标图像，所述目标图像包括一一对应的目标红外图像和目标可见光图像； 识别所述目标可见光图像的病灶区域并标记，获取目标识别图像，所述目标识别图像携带有图像编码； 构建特异性识别模型，根据所述特异性识别模型识别所述目标识别图像中是否包含有特异性反应病灶，若包含，则判定目标识别图像为强阳性，并进行强阳性标记； 在目标识别图像中不包含特异性反应病灶时，根据目标红外图像辅助硬结识别模型对目标识别图像进行识别，判断所述目标识别图像中是否包含硬结和或红晕，并获取目标尺寸，包括：将所述目标识别图像输入硬结识别模型，获取模型识别结果，并获取对应的目标红外图像，根据所述目标红外图像中水的吸收程度，获取红外识别结果，根据所述模型识别结果辅助红外识别结果，获取所述目标识别图像中的硬结和或红晕及其目标尺寸；其中，硬结区域的水的吸收程度更高，在所述目标红外图像中标记出对应区域，得到初步判定的硬结区域，结合模型识别结果，确定实际的硬结区域； 根据所述目标尺寸和预设标准尺寸之间的关系，判断目标识别图像是否存在结核感染和感染程度。

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