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龙图腾网获悉陕西中医药大学申请的专利机器视觉辅助的糖尿病创面图像噪声抑制方法及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：CN121707862B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202610208840.X，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权机器视觉辅助的糖尿病创面图像噪声抑制方法及系统是由王力;崔胜楠;张志刚设计研发完成，并于2026-02-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本机器视觉辅助的糖尿病创面图像噪声抑制方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了机器视觉辅助的糖尿病创面图像噪声抑制方法及系统，涉及医学成像技术领域，该方法包括：提取糖尿病足创面图像的反光区域的反光图像特征；分析确定反光干扰类型；若所述反光干扰类型为渗出液反光，基于反光图像特征进行创面面积计算误差预测；根据预测面积误差制定适配图像去噪机制，对糖尿病足创面图像进行反光噪声抑制处理。解决了现有糖尿病足创面图像噪声抑制方法由于无法有效解决创面区域反光造成的干扰，导致创面面积计算精准度不足的技术问题。

本发明授权机器视觉辅助的糖尿病创面图像噪声抑制方法及系统在权利要求书中公布了：1.机器视觉辅助的糖尿病创面图像噪声抑制方法，其特征在于，方法包括： 通过卷积神经网络提取糖尿病足创面图像的反光区域的反光图像特征； 根据所述反光图像特征分析确定反光干扰类型； 若所述反光干扰类型为渗出液反光，基于所述反光图像特征进行创面面积计算误差预测，获取预测面积误差； 根据所述预测面积误差制定适配图像去噪机制，对所述糖尿病足创面图像进行反光噪声抑制处理； 其中，基于所述反光图像特征进行创面面积计算误差预测，获取预测面积误差，包括： 基于历史糖尿病诊断记录，以渗出液反光为约束，采集样本反光图像特征集，统计不同样本反光图像特征在历史检测过程中的历史创面面积计算误差作为样本面积误差，获取样本面积误差集； 采用所述样本反光图像特征集和样本面积误差集为训练数据，并进行K折交叉划分获取K份样本训练集，其中，K为大于等于8的整数； 利用所述K份样本训练集分别训练深度学习模型至收敛，生成K个面积误差预测器； 根据所述反光图像特征进行面积误差预测复杂性分析获取误差预测复杂度，基于所述误差预测复杂度、K个面积误差预测器和反光图像特征进行创面面积计算误差预测，输出预测面积误差。

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陕西中医药大学，其通讯地址为：712046 陕西省咸阳市秦都区西咸新区世纪大道中段；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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