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龙图腾网获悉山东大学申请的专利一种基于红外成像的无创血液分离过程监测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：CN121600475B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202610128837.7，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于红外成像的无创血液分离过程监测方法及系统是由李玮;孔家昌;宋峻林;李文;黄伟英;王帅;宋振凯;张伟师设计研发完成，并于2026-01-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于红外成像的无创血液分离过程监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于红外成像的无创血液分离过程监测方法及系统，涉及医学检测与生物分离技术领域，包括：通过红外摄像机采集血液分离装置的红外图像序列，捕捉血液成分的热辐射分布特征；采用滑动窗口卡尔曼滤波算法对红外图像序列进行时域降噪并自适应调整滑动窗口长度，动态更新噪声协方差，输出降噪后的红外图像；基于多模型切换的卷积神经网络架构对降噪后的红外图像进行处理，动态选择并加载与当前血液分离阶段匹配的卷积神经网络模型，以提取血液分离界面形态特征；基于分离界面形态特征计算关键分离参数，当参数异常时触发预警信号。本发明实现了临床血液分离的无创动态监测。

本发明授权一种基于红外成像的无创血液分离过程监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于红外成像的无创血液分离过程监测方法，其特征在于，包括： 通过红外摄像机采集血液分离装置的红外图像序列，捕捉血液成分的热辐射分布特征； 采用滑动窗口卡尔曼滤波算法对所述红外图像序列进行时域降噪，动态更新噪声协方差并自适应调整滑动窗口长度，输出降噪后的红外图像； 基于多模型切换的卷积神经网络架构对降噪后的红外图像进行处理，动态选择并加载与当前血液分离阶段匹配的卷积神经网络模型，以提取血液分离界面形态特征；所述与当前血液分离阶段匹配的卷积神经网络模型包括针对红细胞快速沉降期优化的第一模型、针对白细胞-血小板形成期优化的第二模型和针对血液澄清期优化的第三模型； 所述第一模型用于红细胞快速沉降期，其架构包括：三层卷积层，滤波器数量分别为32个、64个、64个，尺寸分别为5×5像素、3×3像素、3×3像素；最大池化层；以及两层全连接层，神经元数量分别为128个和64个； 所述第二模型用于白细胞-血小板形成期，其架构包括：四层卷积层，滤波器数量分别为32个、64个、128个、128个，尺寸分别为5×5像素、5×5像素、3×3像素、3×3像素；最大池化层；以及两层全连接层，神经元数量分别为256个和128个； 所述第三模型用于血液澄清期，其架构包括：四层卷积层，滤波器数量分别为64个、128个、256个、256个，尺寸均为3×3像素；最大池化层；以及两层全连接层，神经元数量分别为512个和256个； 所述与当前血液分离阶段匹配的卷积神经网络模型均采用ReLU激活函数，并输出分离界面坐标及血浆区域像素面积； 基于分离界面形态特征计算关键分离参数，当参数异常时触发预警信号。

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