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龙图腾网获悉陕西省人民医院(陕西省临床医学研究院)申请的专利基于近红外技术的患者麻醉术后疼痛辅助识别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：CN119831983B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202510299981.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于近红外技术的患者麻醉术后疼痛辅助识别方法是由陈方;王伟;白宁;王晖;路凯;郝亚波设计研发完成，并于2025-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于近红外技术的患者麻醉术后疼痛辅助识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像识别技术领域，具体涉及基于近红外技术的患者麻醉术后疼痛辅助识别方法，该方法包括：获取麻醉术后的待检测患者的手术部位在历史时刻和当前时刻下的近红外图像；确定近红外图像中每个像素点对应的升温系数、温度波动因子和术后疼痛因子；根据升温系数、术后疼痛因子、相同位置处像素点对应的升温系数之间的差异，确定当前近红外图像中每个像素点对应的疼痛出现因子；根据当前近红外图像中每个像素点对应的疼痛出现因子和术后疼痛因子，确定当前近红外图像中每个像素点对应的目标疼痛等级。本发明通过对近红外图像进行分析，相对客观地量化了患者手术部位不同位置处的疼痛等级，从而提高了患者麻醉术后疼痛识别的准确度。

本发明授权基于近红外技术的患者麻醉术后疼痛辅助识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于近红外技术的患者麻醉术后疼痛辅助识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取麻醉术后的待检测患者的手术部位在历史时刻和当前时刻下的近红外图像，分别作为历史近红外图像和当前近红外图像； 根据近红外图像中每个像素点对应的灰度值，以及其对应的灰度值与其前一帧近红外图像中相同位置处像素点对应的灰度值之间的差异，确定近红外图像中每个像素点对应的升温系数； 根据近红外图像中每个像素点对应的预设周围区域内预设邻域最大值像素点的分布，确定近红外图像中每个像素点对应的温度波动因子，包括：从每个像素点对应的预设邻域内筛选出灰度值最大的像素点，作为预设邻域最大值像素点；根据近红外图像中每个像素点对应的预设周围区域内不同预设邻域最大值像素点与其最近预设邻域最大值像素点之间的距离，以及近红外图像中每个像素点对应的预设周围区域内预设邻域最大值像素点与其最近预设邻域最大值像素点之间的灰度分布，确定近红外图像中每个像素点对应的温度波动因子；近红外图像中的像素点对应的温度波动因子对应的公式为： ；其中，是第帧近红外图像中第个像素点对应的温度波动因子；是近红外图像的序号；是每帧近红外图像中像素点的序号；是双曲正切函数；是第帧近红外图像中第个像素点对应的预设周围区域内预设邻域最大值像素点的数量；是第帧近红外图像中第个像素点对应的预设周围区域内预设邻域最大值像素点的序号；是第帧近红外图像中第个像素点对应的预设周围区域内，第个预设邻域最大值像素点对应的灰度值；是第帧近红外图像中第个像素点对应的预设周围区域内目标邻域最大值像素点对应的灰度值；目标邻域最大值像素点是离第个预设邻域最大值像素点最近的预设邻域最大值像素点；是第帧近红外图像中第个像素点对应的预设周围区域内，第个预设邻域最大值像素点与目标邻域最大值像素点之间的连线上所有像素点对应的灰度值的均值；是预先设置的大于0的因子；是第帧近红外图像中第个像素点对应的预设周围区域内，第个预设邻域最大值像素点与目标邻域最大值像素点之间的距离； 根据近红外图像中每个像素点对应的预设周围区域内的升温系数和温度波动因子，确定近红外图像中每个像素点对应的术后疼痛因子； 根据当前近红外图像中的升温系数和术后疼痛因子、当前近红外图像中每个像素点对应的升温系数与其前预设数量帧历史近红外图像中相同位置处像素点对应的升温系数之间的差异，确定当前近红外图像中每个像素点对应的疼痛出现因子； 根据当前近红外图像中每个像素点对应的疼痛出现因子和术后疼痛因子，确定当前近红外图像中每个像素点对应的目标疼痛等级。

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省人民医院(陕西省临床医学研究院)，其通讯地址为：710068 陕西省西安市碑林区友谊西路256号；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”。