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龙图腾网恭喜合肥工业大学申请的专利基于深度学习的舌象特征提取与健康评估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：CN119453950B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202510065404.7，技术领域涉及：A61B5/00；该发明授权基于深度学习的舌象特征提取与健康评估方法是由彭成东;高隽设计研发完成，并于2025-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的舌象特征提取与健康评估方法在说明书摘要公布了：本发明涉及健康评估技术，用于解决传统静态舌象信息捕捉不全面，口腔清洁度、光照影响和支撑不稳定造成难以对舌象的正常判断，无法准确跟踪舌体运动轨迹，获取详细参数的问题，具体为基于深度学习的舌象特征提取与健康评估方法；本发明通过设定漱口水预设标准、对光照和支撑进行预设，有效解决了采集过程中因口腔清洁不彻底、采集环境不稳定导致的舌象数据不准确问题；构建高斯金字塔、DoG金字塔及检测局部极值点对动态视频进行预处理，提高图像稳定性和特征点准确性，通过与示范视频对比，对舌体运动矢量在数量、方向、震颤幅度和偏移方向等方面进行量化分析，计算健康因子和疾病可能性。

本发明授权基于深度学习的舌象特征提取与健康评估方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的舌象特征提取与健康评估方法，其特征在于，包括以下步骤：PG1.舌象动态数据采集：采集前，患者进行漱口，至漱口水符合预设标准；根据患者头部大小和口腔光线强度数据对头部固定支架和照明设备进行预设，后利用高速摄像设备对舌体在自然状态下的动态变化进行采集；动态变化包括伸缩、移动和震颤；PG2.舌象特征提取和分析：通过高速摄像机进行患者的舌象采集，对采集到的动态视频数据进行预处理，并将预处理后的动态视频裁剪至统一的尺寸大小，后将动态视频按照帧数分为图像数据，并对图像数据进行去噪处理，后进行舌象特征的提取，并分析；舌象特征提取步骤如下；步骤一：在舌体表面选取四个特征点，舌象图像序列中的点在时刻的像素亮度记为，则在时刻时，点的像素亮度为和为点在时间内的位移数据；相邻两帧图像，预设当前帧为，下一帧为，则时间梯度，在实际计算中，通常为1，时间梯度简化为相邻两帧之间的像素值差；步骤二：计算图像在水平方向和垂直方向上的空间梯度和，对在处进行泰勒展开并忽略高阶项，并将设为1，，，得到光流方程，和为所求的运动矢量在和方向上的分量；步骤三：在空间一致性假设下，窗口内所有像素点共享相同的运动矢量，对于一个的窗口，我们可以得到个方程，通过最小二乘法求解得到运动矢量；对舌象图像中的每个特征点，重复上述步骤计算得到每个特征点对应的运动矢量，将所有像素点的运动矢量组合起来，就得到了整个图像的光流场；步骤四：对光流场中的每个像素点，将其在第帧和第帧的运动矢量进行差值计算，得到其在时间上的变化率和；对像素点与其相邻像素点的运动矢量差异进行比较，计算得到像素点在水平方向和垂直方向上的空间变化率和；将计算得到的变化率代入权重占比公式，得到判定舌体运动状况因子，、、和为权重系数；若预设状况阈值，则表面运动矢量的变化率过大，判定舌体运动不规律；PG3.根据舌象特征分析进行健康评估：分析结果包括震颤幅度、偏移方向，并根据震颤幅度大小和方向偏移大小对患者的健康状况进行评估。

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