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龙图腾网获悉宜宾学院申请的专利基于图像识别的实验鼠伤口面积自动化追踪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：CN121095315B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511641666.X，技术领域涉及：G06T7/62；该发明授权基于图像识别的实验鼠伤口面积自动化追踪方法及系统是由张潇娴;杨永德;田婧;高凯歌设计研发完成，并于2025-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像识别的实验鼠伤口面积自动化追踪方法及系统在说明书摘要公布了：本发明请求保护基于图像识别的实验鼠伤口面积自动化追踪方法及系统，通过多光谱成像设备定期采集伤口区域的图像，并在采集过程中同步记录环境光照及拍摄距离等参数以确保数据一致性，利用分布式计算系统对图像进行预处理，预处理后的图像被输入至基于大规模数据集训练的深度分割模型准确识别并输出伤口区域的二值化轮廓掩膜，基于掩膜计算伤口几何特征，动态生成包括面积变化率和愈合趋势系数在内的量化报告，所有时间序列数据均存储于时序数据库中，用于构建完整的伤口愈合轨迹图谱，支持愈合过程的可视化与趋势分析。本发明实现了对实验鼠伤口愈合过程的高通量、自动化定量监测，显著提升了动物实验数据的客观性和分析效率。

本发明授权基于图像识别的实验鼠伤口面积自动化追踪方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图像识别的实验鼠伤口面积自动化追踪方法，其特征在于，包括： S1，通过多光谱成像设备周期性采集实验鼠的伤口区域图像，同步记录环境光照强度及拍摄距离参数； S2，利用分布式计算集群对所述伤口区域图像执行预处理，采用自适应光照补偿算法消除环境光干扰，基于标定板参照物进行像素尺寸归一化转换； S3，将预处理后的所述伤口区域图像输入深度分割模型，输出带有伤口轮廓标记的二值化掩膜，所述深度分割模型通过云平台存储的百万级啮齿类动物伤口数据集训练； S4，基于所述二值化掩膜计算所述伤口区域图像的伤口几何特征，动态生成包含面积变化率、愈合趋势系数的量化报告； S5，将所述量化报告的时间序列分析结果持久化存储至时序数据库，建立伤口愈合轨迹图谱； 所述S5的时序分析，还包括： 基于历史愈合数据，应用Prophet算法预测未来72小时愈合进度，为每个伤口构建特征向量，包含面积、速率、分形维度，通过无监督学习聚类算法，将所有伤口的愈合模式进行分类，找到愈合模式相似的案例组，如果发现某只实验鼠的愈合曲线开始偏离其所属相似案例组的平均轨迹超出3个标准差范围，则将其标记为统计异常，提示存在个体特异性因素。

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