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龍圖騰網(wǎng)獲悉四川大學(xué)華西醫(yī)院申請的專利一種基于分?jǐn)?shù)階復(fù)合多尺度樣本熵的壓力性損傷檢測方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120388245B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-02發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510887148.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/764；該發(fā)明授權(quán)一種基于分?jǐn)?shù)階復(fù)合多尺度樣本熵的壓力性損傷檢測方法是由蔣艷;許珂;曹華設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-30向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于分?jǐn)?shù)階復(fù)合多尺度樣本熵的壓力性損傷檢測方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明屬于醫(yī)學(xué)影像分析領(lǐng)域，涉及一種基于分?jǐn)?shù)階復(fù)合多尺度樣本熵的壓力性損傷檢測方法,包括：基于自適應(yīng)光流場對壓力損傷視頻的興趣區(qū)域進(jìn)行動態(tài)追蹤，得到所述興趣區(qū)域的追蹤視頻;通過歐拉視頻放大法處理所述追蹤視頻，構(gòu)建亮度圖像序列；對所述亮度圖像序列進(jìn)行分?jǐn)?shù)階微分處理，計(jì)算多尺度的樣本熵特征值，并基于多尺度的樣本熵特征值構(gòu)建樣本熵特征向量；基于所述樣本熵特征向量構(gòu)建訓(xùn)練樣本集訓(xùn)練支持向量機(jī)分類器，得到壓力性損傷分期模型；將待測壓力損傷視頻輸入所述壓力性損傷分期模型，得到待測壓力性損傷視頻的損傷分期結(jié)果，以提高壓力性損傷檢測的精度和效率。

本發(fā)明授權(quán)一種基于分?jǐn)?shù)階復(fù)合多尺度樣本熵的壓力性損傷檢測方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于分?jǐn)?shù)階復(fù)合多尺度樣本熵的壓力性損傷檢測方法，其特征在于，包括： 基于自適應(yīng)光流場對壓力損傷視頻的興趣區(qū)域進(jìn)行動態(tài)追蹤，得到所述興趣區(qū)域的追蹤視頻; 通過歐拉視頻放大法處理所述追蹤視頻，構(gòu)建亮度圖像序列； 對所述亮度圖像序列進(jìn)行分?jǐn)?shù)階微分處理，計(jì)算多尺度的樣本熵特征值，并基于多尺度的樣本熵特征值構(gòu)建樣本熵特征向量，包括: 通過分?jǐn)?shù)階微分對所述亮度圖像序列進(jìn)行非線性增強(qiáng)，得到多個時間點(diǎn)的分?jǐn)?shù)階導(dǎo)數(shù)，對所述分?jǐn)?shù)階導(dǎo)數(shù)進(jìn)行排列得到分?jǐn)?shù)階導(dǎo)數(shù)序列； 分別基于多個尺度因子對所述分?jǐn)?shù)階導(dǎo)數(shù)序列進(jìn)行粗粒化處理，得到多尺度粗粒化序列； 對所述多尺度粗粒化序列進(jìn)行多尺度樣本熵計(jì)算，得到所述樣本熵特征向量，包括：分別計(jì)算所述多尺度粗粒化序列中每個粗粒化序列的樣本熵；基于所述樣本熵，分別計(jì)算多個尺度因子下的復(fù)合樣本熵；對所述復(fù)合樣本熵進(jìn)行排列，得到所述樣本熵特征向量； 基于所述樣本熵特征向量構(gòu)建訓(xùn)練樣本集訓(xùn)練支持向量機(jī)分類器，得到壓力性損傷分期模型； 將待測壓力損傷視頻輸入所述壓力性損傷分期模型，得到待測壓力性損傷視頻的損傷分期結(jié)果。

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