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龙图腾网获悉青岛盘古云枢人工智能科技有限公司申请的专利一种融合解剖学特征的自适应掌纹多维度量化分析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：CN121147982B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202511160721.3，技术领域涉及：G06V40/12；该发明授权一种融合解剖学特征的自适应掌纹多维度量化分析方法及系统是由郑艳;王林;刘朝群;汪诗雨;任成设计研发完成，并于2025-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合解剖学特征的自适应掌纹多维度量化分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种融合解剖学特征的自适应掌纹多维度量化分析方法及系统，提供了解剖学引导和深度学习分割两条技术路径，既能利用医学先验知识进行精确推导，又能利用深度学习模型实现强大识别，两者可独立或结合使用，拓宽了技术的适用性；通过将Canny、Hough算法的关键参数与图像分辨率和ROI尺寸动态挂钩，确保了在不同质量、尺寸图像下的检测稳定性；利用由解剖学基准点动态生成的掌纹ROI来校验和约束掌纹分割模型的输出，有效解决了AI模型可能出现的、不符合生理常识的错误，使识别结果更加可靠和精准；通过骨架化和拓扑分析等技术，实现了对掌纹粗细、曲率、分支形态等过去无法客观衡量特征的精确量化，为手诊的科学化研究提供了前所未有的数据维度。

本发明授权一种融合解剖学特征的自适应掌纹多维度量化分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种融合解剖学特征的自适应掌纹多维度量化分析方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取手掌图像，将手掌图像从RGB颜色空间转换到YCrCb颜色空间，根据预设肤色范围阈值生成初步的手掌二值化掩码，并使用大尺寸核的形态学运算去除噪声，获得最终的手掌掩码； 提取最终的手掌掩码的外轮廓，选择面积最大的轮廓作为手掌主体轮廓，计算手掌主体轮廓与其凸包之间的凸缺陷，对凸缺陷按深度排序，选取最深的若干点作为手掌解剖学基准点； 对手掌主体轮廓进行重心位置分析、指间距离模式分析和轮廓不对称性分析，并对分析结果进行加权评分识别手掌为左手或右手； 根据手掌主体轮廓、手掌解剖学基准点的位置信息和左右手信息确定掌纹ROI集合{ROI_1，...，ROI_14}，并在每个掌纹ROI_i内进行掌纹线检测与筛选，其中，ROI_i代表第i条掌纹线的ROI； 预先构建和训练一个深度学习语义分割网络作为掌纹分割模型，利用训练好的掌纹分割模型对手掌图像或掌纹ROI集合进行掌纹检测，得到一个与原图等大、包含14个通道的二值化掩码集合{Mask_1，...，Mask_14}，其中，Mask_i代表第i条掌纹线的分割掩码； 利用掌纹ROI_i对掌纹分割模型输出的分割掩码Mask_i进行交叉验证与结果融合，得到高置信度掌纹掩码Mask_k； 对高置信度掌纹掩码Mask_k进行多维度量化分析，得到掌纹量化结果。

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