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龙图腾网获悉桂林理工大学申请的专利基于先验信息与深度学习的背部穴位定位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：CN116650316B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202310558916.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于先验信息与深度学习的背部穴位定位方法是由秦建华;刘颖斌;黄婷婷设计研发完成，并于2023-05-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于先验信息与深度学习的背部穴位定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种实时性好、准确率高、应用方便的基于先验信息与深度学习的背部穴位定位方法。本发明包括以下步骤：10采集背部图片，标记背部穴位点，建立背部数据集，20改进KeypomtRcnn网络并训练穴位定位模型，30使用定位模型对背部图片进行初步定位，40设置一种后正中线定位算法，根据后正中线算法，并设置修正方程对初步定位结果进行修正；50总结穴位先验信息，提出一种穴位定位评价指标，根据先验信息对定位结果进行拓展，最终共定位23个背部穴位。

本发明授权基于先验信息与深度学习的背部穴位定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于先验信息与深度学习的背部穴位定位方法，其特征在于，包括以下步骤： 10建立背部样本集：采集背部图片，标记背部最大内包矩形与常用的12个背部穴位点，包括大椎、陶道、身柱、神道、灵台、至阳、筋缩、中枢、脊中、悬枢、命门与腰阳关； 20改进与训练背部穴位定位模型：包括以下步骤： 201将原模型采用的SGD优化算法替换为Adamax优化算法； 202使用改进后的loss函数，取a1为3.7，a2为0.48，a3为3.7，a4为4.2，a5为4.2，公式如下： 203加入CBAM注意力模块，包含通道注意力模块和空间注意力模块； 204将背部图的数据集按照7：3的比例分为训练集和测试集，采用albumentations库对背部图像及其标注数据增强，即对背部图像进行亮度和对比度的随机变化与随机次数的90度旋转，设置batch_size为16，leaming_rate为0.001对模型训练50个epochs； 30初步穴位定位：使用穴位定位模型识别背部图片进行初步穴位定位； 40设置一种后正中线定位算法，根据后正中线算法，并设置修正方程对初步定位结果进行修正； 50总结穴位先验信息，提出一种穴位定位评价指标，根据先验信息对定位结果进行拓展，最终共定位23个背部穴位。

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桂林理工大学，其通讯地址为：541006 广西壮族自治区桂林市雁山区雁山街319号桂林理工大学；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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