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龙图腾网获悉成都中医药大学;四川中医药高等专科学校;成都云脉数智健康科技有限公司申请的专利基于多波长光源的面部视频判别中医脉象的系统及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：CN119279529B 。

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：202411440026.8，技术领域涉及：A61B5/02；该发明授权基于多波长光源的面部视频判别中医脉象的系统及方法是由赵智慧;周毅;许强;李炜弘;温川飙;高原;王巧利设计研发完成，并于2024-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多波长光源的面部视频判别中医脉象的系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及医疗及信息技术领域，具体涉及一种基于多波长光源的面部视频判别中医脉象的系统及方法。视频采集模块采集不同波长光源下的面部视频，通过视频预处理模块将视频裁剪为固定帧数和大小的图像，利用波形提取模块结合深度神经网络提取检测面部感兴趣区域的粗糙信号，使用多种滤波器滤波后经波形融合单元获得融合表征信息，经脉象识别模块结合深度神经网络判别脉象八要素，同时进行八要素的预测，将判别错误数据送入模型升级模块重新训练从而实现模型闭环化。本发明能够获得经过滤的多波长脉搏波，提高对面部脉搏信息提取的针对性，进一步提取面部深层的脉象信息，结合深度神经网络提高了脉象诊断的准确率。

本发明授权基于多波长光源的面部视频判别中医脉象的系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多波长光源融合的面部视频判别中医脉象的方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：视频采集模块采集不同波长光源照射下的人脸视频，用于对中医脉象进行判别；所述视频采集模块，包括多波长光采集单元及视频拍摄单元；所述多波长光采集单元的波长包括：530nm、650nm及940nm，光输出功率＞20mw，电功率≥20w；所述视频拍摄单元为暗室操作，使用高清黑白相机采集不同波长光源照射下的面部视频；采集过程中受试者静坐在正对摄像头并与之水平相距80cm，闭目，避免佩戴面部遮挡物，避免头发遮挡人脸，拍摄每种波长下40s的面部视频； S2：视频预处理模块对采集的所述人脸视频进行预处理生成固定帧数、固定大小的图像；所述固定帧数为256帧，所述固定大小尺寸为256×256像素； S3：波形提取模块的粗信号提取单元利用深度神经网络模型检测所述图像中面部感兴趣区域，经空间像素平均提取不同波长的粗糙信号； 所述深度神经网络确定人脸最大皮肤区域为面部感兴趣区域，并采用基于Diffusion深度神经网络的语义分割模型进行提取； 所诉经空间像素平均获得不同波长的粗糙信号Cn，方法如下： 其中，Mx,y,n为第n帧图片中像素点坐标为x,y的像素强度，Xskin为第n帧图片中面部感兴趣区域，K为Xskin中检测到的像素数量； S4：波形提取模块的滤波单元将不同波长的所述粗糙信号进行滤波，得到不同波长下的纯净信号；所述滤波单元使用Bland-Altman分析法、集合经验模态分解法、Savitzky-Golay滤波器进行高低频及突变噪声去噪； S5：波形融合单元将不同波长下的所述不同波长下的纯净信号经过处理构建信号融合网络，获得融合表征信息；所述信号融合网络采用交叉注意力机制进行两两交互训练，并将得到的交互融合特征再次融合自动获得多波长视频对应的脉搏波的融合表征信息； S6：脉象辨识模块根据所述融合表征信息进行脉象辨识，结合深度神经网络模型得出脉象八要素的辨识结果，结合多任务学习方式对脉象八要素进行预测；在步骤S6中的所述脉象辨识模块基于上述提取的特征经深度神经网络得出脉象八个要素的辨识结果，应用多任务学习进行脉象八要素的预测，通过共享底层特征进行脉象八要素的预测；将脉象八要素分成八个子任务，每个子任务视结局指标细化为二分类或三分类任务； S7：模型升级模块将判别错误的脉象数据送入深度神经网络模型重新训练；所述模型升级模块对受试者进行脉象分类辨识，若辨识结果与专家诊断结果不一致，将数据送入模型使用OHME训练方式再次训练，实现模型闭环优化。

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成都中医药大学;四川中医药高等专科学校;成都云脉数智健康科技有限公司，其通讯地址为：610075 四川省成都市十二桥路37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”。

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