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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利一种基于全身关键点识别和实例分割的腧穴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：CN116740026B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202310713066.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于全身关键点识别和实例分割的腧穴定位方法是由边耐政;董乙人;陈嘉诚;范章木;刘至臻设计研发完成，并于2023-06-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于全身关键点识别和实例分割的腧穴定位方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于全身关键点识别和实例分割的腧穴定位方法，属于医疗图像处理技术领域。其基于深度学习与数字图像处理技术的综合性解决方案，提高传统中医穴位定位理论的准确性和效率。方法采用针对性的策略来定位各类全身穴位，具体而言，将全身穴位划分为两类：第一类是可以通过关键点位置，运用中医定位方法进行定位的穴位，第二类是没有明显图像特征但能通过部位轮廓信息定位的穴位。根据不同类别的穴位，采用不同的定位方法。本发明还采用增强现实技术，将穴位信息叠加在真实的身体图像上，使得穴位定位更具可视性。经过验证，本发明方法能够显著提高全身穴位的定位准确性和效率，提供了一种新型的、高效的穴位定位解决方案。

本发明授权一种基于全身关键点识别和实例分割的腧穴定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于全身关键点识别和实例分割的腧穴定位方法，其特征在于，包括： 步骤一、从AR设备中读入视频流，抽取视频流中的图像帧，由部位检测模块对图像帧进行部位类别检测，并输出确定的部位类别； 步骤二、依据人体各部位中穴位的特征类型，对于特征显著的穴位执行步骤三，对于特征不显著的穴位执行步骤四； 步骤三、由关键点检测模块对特征显著的穴位进行关键点检测处理，得到关键点坐标，累加对应穴位偏移量后得到穴位坐标，最后输出穴位位置和名称；所述关键点检测模块的主干网络中引入残差阶梯网络思想，融合层内特征，以获得精细的局部表示，具体包括： 使用残差阶梯网络代替主干网络中的下采样卷积层，残差阶梯网络由残差阶梯块组成，残差阶梯块通过稠密的元素级求和连接在一起，残差阶梯块首先将特征分成四个分支，然后分别使用1×1卷积来处理分支，每个分支的1×1卷积输出经过3×3卷积进行进一步处理，最后将4个分支的输出特征串联，再通过1×1卷积融合特征，并使用恒等连接； 步骤四、由实例分割模块输出部位轮廓，再依据部位轮廓比例寻找特征，累加对应穴位偏移量后得到穴位坐标，最后输出穴位位置和名称； 步骤五、将步骤三和步骤四中输出的穴位位置和名称利用增强现实技术叠加在真实的人体图像上，实现穴位准确定位。

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湖南大学，其通讯地址为：410082 湖南省长沙市岳麓区麓山南路麓山门；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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