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龙图腾网获悉北京大学申请的专利基于深度学习的手指毛细血管再充盈时间测量方法及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：CN116245784B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202111484375.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于深度学习的手指毛细血管再充盈时间测量方法及装置是由孙广宇;袁之航;孙康睿设计研发完成，并于2021-12-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的手指毛细血管再充盈时间测量方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公布了一种基于深度学习的手指毛细血管再充盈时间测量方法及装置，通过对测量过程的标准化，使用深度学习的纯视觉方案，不需要其他传感器，利用摄像头采集手指图像并人工智能自动采集手指特定部位的准确参数，通过建立深度学习定位关键手指区域算法，利用手指区域色彩饱和度判断CRT测量的起点终点的方法，避免了由于背景差异、人个体差异、传感器噪声带来的影响，在各种环境下均能对人体皮肤外周灌注进行实时监测，能够避免人为误差，测量更加快速准确，可广泛应用于手指毛细血管再充盈时间的测量。

本发明授权基于深度学习的手指毛细血管再充盈时间测量方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的手指毛细血管再充盈时间测量方法，对手指毛细血管再充盈时间CRT的测量过程进行标准化，设计CRT便携式测量设备，利用人工智能自动采集获取手指特定部位的图像和准确参数，通过建立深度学习定位关键手指区域算法，利用手指区域图像的色彩饱和度判断CRT测量的起点和终点，从而实现对CRT进行快速准确的实时监测；包括如下步骤： 1利用毛细血管再充盈时间测量装置，通过人工智能自动采集获取手指特定部位的图像序列信息，包括图像的准确参数； 所述准确参数为采集过程中手指远端特定部位图像的色彩饱和度；所述特定部位为采集过程中按压手指的皮肤变白到恢复正常颜色的区域； 2图像序列预处理：将图像序列转换到hsv颜色空间，得到手指的hsv图像； 3创建手指图像的深度学习网络模型，生成关键手指区域掩模mask；包括： 31将步骤2得到的手指hsv图像通过深度学习进行语义分割，得出关键区域掩模mask，使得可准确定位到手指关键区域； 32采用图像掩膜分割神经网络MaskCNN，生成关键区域掩模mask； 通过图像掩膜分割神经网络MaskCNN的预测头判断每一个输入图像的像素是否属于手指关键区域； 对手指关键区域进行训练；训练数据集采用测量毛细血管再充盈时间的视频进行专业标注得到；设置迭代次数，采用Adam优化器进行训练； 4取出图像掩膜区域hsv图像中s通道的数值，并计算图像掩膜区域内像素的s值的平均值，记为s_mean；所述s值为hsv图像中色彩饱和度的值； 5设置平滑粒度，对s_mean进行平滑处理： 6将测量过程中s值的最低值作为测量起点时间，记为st_time； 7得到测量终点时间： 设置粒度标准差阈值； 再将s值在设定粒度的范围内的标准差小于粒度标准差阈值时的数值乘上校准系数作为s阈值； 将测量起点st_time之后，s值首次达到s阈值的时间作为测量终点时间，记为ed_time； 8计算得到CRT：即CRT＝ed_time-st_time； 毛细血管再充盈时间即为ed_time-st_time。

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