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龙图腾网获悉浙江省肿瘤医院;杭州市拱墅区人民中西医结合医院申请的专利基于图像处理的压力性损伤分类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：CN120656001B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202511143136.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于图像处理的压力性损伤分类系统是由陈锋州;李治;余丹;林友燕;俞新燕;范富翠;朱梦婷设计研发完成，并于2025-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像处理的压力性损伤分类系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于图像处理的压力性损伤分类系统，属于图像处理技术领域，系统包括：压力性损伤图像采集模块、压力性损伤图像预处理模块、构建压力性损伤分类模型模块和压力性损伤分类模块。本发明具体是基于像素方差、LBP值方差和距离权重得到综合噪声特征值，计算自适应滤波权重，并融合双边滤波与高斯滤波进行去噪，结合局部熵值和Sobel梯度幅值生成细节增强因子，进行细节增强，并增强局部对比度，显著提升了图像质量；提取多尺度特征并进行融合，引入空间‑通道注意力机制得到全局权重，并得到全局增强融合特征和局部增强融合特征，融合生成综合特征，显著提升了对不同分期压力性损伤的识别能力。

本发明授权基于图像处理的压力性损伤分类系统在权利要求书中公布了：1.基于图像处理的压力性损伤分类系统，其特征在于：包括压力性损伤图像采集模块、压力性损伤图像预处理模块、构建压力性损伤分类模型模块和压力性损伤分类模块； 所述压力性损伤图像采集模块采集历史患者皮肤的压力性损伤图像和对应损伤类别，将损伤类别作为图像标签，对压力性损伤图像进行图像标注； 所述压力性损伤图像预处理模块分割压力性损伤图像，基于像素方差、LBP值方差和距离权重得到综合噪声特征值，评估噪声强度，计算自适应滤波权重，并融合双边滤波与高斯滤波进行去噪，结合局部熵值和Sobel梯度幅值生成细节增强因子，进行细节增强，并增强局部对比度，得到皮肤区域处理图像； 所述构建压力性损伤分类模型模块提取多尺度特征并进行融合，引入空间-通道注意力机制得到全局权重，强化高重要性特征和加权低重要性特征，得到全局增强融合特征，通过通道分组加权得到局部增强融合特征，融合生成综合特征，分类并输出图像标签； 所述压力性损伤分类模块采集患者皮肤的实时压力性损伤图像，经预处理后输入至压力性损伤分类模型中，根据输出的图像标签，得到对应的损伤类别； 所述压力性损伤图像预处理模块设有噪声强度评估单元；对压力性损伤图像进行初步滤波，得到初步降噪图像，并根据最优分割阈值将其分割为皮肤区域图像与背景区域图像；将皮肤区域图像划分为不重叠的初始块，计算每个初始块的像素方差和LBP值方差，得到双特征异质度，并设置分裂阈值，若初始块的双特征异质度大于分裂阈值，则将该初始块分裂为4个子块；对每个块，将像素方差和LBP值方差归一化后，再结合块中心坐标与皮肤区域图像中心坐标的距离权重，得到每个块的综合噪声特征值，将噪声强度分为三类，得到低噪声强度块、中噪声强度块和高噪声强度块；所用公式如下： ； ； ； ； 式中，和分别是块A的像素方差和LBP值方差，CA、LA和KA分别是块A的双特征异质度、综合噪声特征值和噪声强度分类标识，KA为0、1和2分别表示块A是低噪声强度块、中噪声强度块和高噪声强度块；DA是块A中心坐标与皮肤区域图像中心坐标的距离权重，R是皮肤区域图像对角线长度，和分别是所有块中的最大像素方差和最大LBP值方差，T1是低噪声强度块和中噪声强度块的分类阈值，T2是中噪声强度块和高噪声强度块的分类阈值。

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浙江省肿瘤医院;杭州市拱墅区人民中西医结合医院，其通讯地址为：310022 浙江省杭州市拱墅区半山东路1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”。

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