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龙图腾网获悉辽宁省金秋医院申请的专利基于深度学习的尿液糖分浓度连续监测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：CN121231754B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511813557.1，技术领域涉及：G01N33/52；该发明授权基于深度学习的尿液糖分浓度连续监测方法是由孙敬茹设计研发完成，并于2025-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的尿液糖分浓度连续监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的尿液糖分浓度连续监测方法，包括如下步骤：采集尿液的扩散动态图像序列，并进行预处理；提取颜色演化轨迹的典型结构，构建健康尿液扩散图像的基准；计算颜色偏移图像序列，生成糖分偏移评分向量；基于用户历史生理数据与代谢参数模拟当前时刻生成的糖分基础水平，联合生成初步糖分浓度估计值序列；提取颜色扩散动态特征，结合初步糖分浓度估计值序列生成浓度预测向量；通过Informer网络得到糖分浓度结果序列；基于颜色扩散动态特征的统计值，生成校正后的连续糖分浓度监测结果。本发明融合深度学习与颜色扩散建模，实现尿液糖分动态监测，具备精准性强、适应性高与连续性优的优点。

本发明授权基于深度学习的尿液糖分浓度连续监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的尿液糖分浓度连续监测方法，其特征在于，包括如下步骤： 采集尿液作用于试纸过程中形成的扩散动态图像序列，并进行预处理，生成标准化扩散动态图像序列； 对多个健康样本的标准化扩散动态图像序列进行特征聚类，提取颜色演化轨迹的典型结构，构建健康尿液扩散图像的基准，生成图像演化参考模板； 基于标准化扩散动态图像序列与图像演化参考模板之间的逐帧差异，计算颜色偏移图像序列，输入反向残差推理网络，生成糖分偏移评分向量； 基于用户历史生理数据与代谢参数模拟当前时刻生成的糖分基础水平，将糖分基础水平与糖分偏移评分向量联合生成初步糖分浓度估计值序列； 从标准化扩散动态图像序列中提取颜色扩散动态特征，生成颜色扩散动态特征序列，并结合初步糖分浓度估计值序列生成浓度预测向量； 将浓度预测向量输入至Informer网络中，得到糖分浓度结果序列； 对颜色扩散动态特征进行统计建模，并与标准化扩散动态图像序列进行基准色差评估，生成个体归一化参数，作用于糖分浓度结果序列，生成校正后的连续糖分浓度监测结果； 所述图像演化参考模板的生成包括： 采集多个健康样本用户的尿液作用于试纸过程中形成的扩散动态图像序列，并进行预处理，得到健康样本的标准化扩散动态图像序列集合； 针对每个健康样本的标准化扩散动态图像序列，提取每一帧图像的颜色通道均值向量，并将各帧的颜色通道均值向量依时间顺序排列，构成健康样本的颜色演化轨迹； 将所有健康样本的颜色演化轨迹作为输入轨迹集合，基于颜色演化变化趋势的相似性对输入轨迹集合执行K均值聚类分析，设定聚类数为K，得到K个代表性颜色扩散演化模式的中心轨迹； 在每一个聚类簇中，计算聚类簇内每个健康样本的颜色演化轨迹与对应中心轨迹之间的欧氏距离，并选取欧氏距离最小的健康样本作为代表样本，从代表样本中提取标准化扩散动态图像序列，构建表示该聚类簇颜色扩散特征的样本图像序列； 将K个代表样本的图像序列组合形成健康图像样本集，作为构建健康尿液扩散图像基准的基础样本集合； 对健康图像样本集中的所有图像帧按帧索引进行对齐，并执行颜色通道均值、纹理结构分布与扩散边缘特征的统计建模操作，构建图像演化参考模板； 所述糖分偏移评分向量的生成具体包括： 在每一帧索引位置，从标准化扩散动态图像序列中提取当前图像帧，与图像演化参考模板中对应帧索引的健康参考图像帧进行逐像素比较，分别计算红色通道、绿色通道与蓝色通道中每一像素点的颜色值差异，并基于每个像素点的差异值构建当前帧的颜色偏移图像帧，将所有帧索引下的颜色偏移图像帧按照时间顺序组合，生成颜色偏移图像序列； 对颜色偏移图像序列执行归一化操作，将每一通道中所有像素点的差值映射至统一的数值区间，生成残差图像序列； 将残差图像序列输入反向残差推理网络，生成糖分偏移评分向量，所述反向残差推理网络包括： 颜色通道分支模块，分别对残差图像序列的红色通道、绿色通道和蓝色通道执行卷积特征提取处理，提取通道的残差演化特征图； 通道注意力融合模块，将三条颜色通道路径中提取的残差演化特征图应用注意力机制进行动态加权，并根据每一通道贡献度调整加权比例，生成显色偏移特征图； 参考模板监督模块，对图像演化参考模板中各帧图像进行特征编码，并对显色偏移特征图进行空间注意力引导，生成加权后的显色偏移特征图； 评分预测模块，将加权后的显色偏移特征图序列进行池化压缩，输入至双向长短期记忆网络，并通过全连接层逐帧输出糖分偏移评分序列； 评分平滑正则模块，对糖分偏移评分序列加入一阶差分平滑约束，进行平滑处理，生成糖分偏移评分向量； 所述初步糖分浓度估计值序列的生成具体包括： 采集用户历史生理数据与个体代谢参数； 对用户历史生理数据与个体代谢参数的数值型进行归一化，对类别型进行独热编码，进一步拼接生成生理代谢特征向量，并输入多层感知机生成糖分基础水平，记为当前时间点的基础浓度值； 将糖分偏移评分向量与基础浓度值进行拼接，生成浓度校准输入向量； 将浓度校准输入向量输入浓度校准网络，输出糖分浓度估计值，并构建初步糖分浓度估计值序列； 所述浓度预测向量的生成具体包括： 从标准化扩散动态图像序列中提取颜色扩散动态特征； 对标准化扩散动态图像序列中的每一帧图像执行颜色扩散区域识别，生成扩散半径增长率序列； 基于图像梯度算子计算每一帧中扩散边缘处的梯度幅度分布，通过构造局部结构张量计算扩散边缘的模糊程度，并按帧记录生成扩散边缘模糊度序列； 对每一帧图像中扩散区域的中心区域像素执行灰度平均操作，得到中心像素灰度序列，进而计算相邻帧之间灰度平均值的变化量，作为中心像素灰度变化率序列； 将扩散半径增长率序列、扩散边缘模糊度序列和中心像素灰度变化率序列按照时间维度一一对应，并拼接为每一时刻的颜色扩散动态特征向量，构成颜色扩散动态特征向量序列； 将颜色扩散动态特征向量序列与初步糖分浓度估计值序列进行归一化和时间对齐后拼接，生成浓度预测向量。

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