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龙图腾网获悉浙江大学医学院附属邵逸夫医院申请的专利基于视觉识别的医用智能输液管理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：CN120088739B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510586388.6，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权基于视觉识别的医用智能输液管理系统是由张文娟设计研发完成，并于2025-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于视觉识别的医用智能输液管理系统在说明书摘要公布了：本发明属于视觉医疗技术领域，尤其涉及基于视觉识别的医用智能输液管理系统，该系统包含监测模块与传输判别模块；监测模块由分布式监测单元和传输增强单元组成，能够对多个输液袋进行同步图像采集及用户信息记录，通过分析图像数量、网络状态及输液速率，并利用传输校正模型优化图像集传输效率，实现对输液袋剩余液体量及时间的精准标注，其次，系统根据校正后的图像集结合用户数据，评估输液袋替换延迟的风险概率；该风险概率被反馈至传输增强单元，以实时调整图像增强顺序并标记延迟风险，最终在PAD设备上展示增强标注后的图像，帮助医护人员及时了解输液状态，降低因输液袋更换不及时带来的医疗风险。

本发明授权基于视觉识别的医用智能输液管理系统在权利要求书中公布了：1.基于视觉识别的医用智能输液管理系统，其特征在于，包括：监测模块和传输判别模块；所述监测模块包括分布式监测单元和传输增强单元； 通过所述分布式监测单元对至少一个及以上输液袋，进行同步图像、用户信息和网络传输状态采集，基于同步采集图像的数量、网络传输状态、输液速率结合所述传输增强单元内置的传输校正模型，获得同步传输校正的输液袋图像集并进行剩余液量和剩余输液时间标注； 基于校正后的输液袋图像集结合用户信息，通过所述传输判别模块，获得输液袋替换延时风险概率； 将所述输液袋替换延时风险概率反馈到所述传输增强单元，对传输图像增强顺序进行实时调整和延迟风险概率标注，并将增强标注后的图像实时在PAD上进行展示； 所述传输校正模型的构建过程包括： 首先，通过背景分割层对输液袋图像进行背景分割，获得输液袋分割区域集和背景分割区域集，并对输液袋分割区域中的液面线坐标进行标注；其次，基于输液袋形状属性信息、输液袋分割区域、满载液量和初始液面高度，通过三维建模层，获得输液袋三维模型；基于输液袋三维模型结合不同的输液速率，通过模拟算法结合支持向量机核函数进行不同输液速率下液面分液线位置函数拟合，获得不同输液速率对应的分液线位置函数；第三，对输液袋分割区域中的分液线进行掩码，将每一个掩码后的输液袋分割区域和分液线位置函数输入到传输校正模型的特征提取层，获得每一个输液袋分割区域特征空间及分液线位置函数预测的液面线坐标空间；根据输液袋分割区域特征空间及分液线位置函数预测的液面线坐标空间结合标注的液面线坐标，获得液面线位置预测误差损失；第四，将连续时间点对应掩码后输液袋分割区域构建的连续输液袋图像序列，输入到光流层中，对掩码后输液袋分割区域连续时间点对应的每个像素的运动矢量进行分析，获得连续掩码后输液袋分割区域对应的密集光流场；基于每一掩码后输液袋分割区域对应的密集光流场中相邻像素的变化值，通过聚类算法结合四分之三分位数，构建得到每一掩码后输液袋分割区域对应的动态聚类子区域像素带空间；根据动态聚类子区域像素带空间中的像素变化值和满载液量输液袋对应的像素变化均值构建像素变化异常阈值，获得异常动态聚类子区域像素带；所述异常动态聚类子区域像素带为像素变化异常坐标点最多且异常偏离值最大对应的动态聚类子区域像素带；第五，将异常动态聚类子区域像素带，输入到高斯核卷积中，将异常动态聚类子区域像素带中对应异常的像素点进行扩散，获得连续异常像素点坐标空间；将所述连续异常像素点坐标空间，反馈到所述特征提取层对液面线位置预测误差损失和预测的液面线坐标空间进行二次校正，获得校正后的液面线位置预测误差损失和预测的液面线坐标空间；基于校正后的液面线位置预测误差损失、预测的液面线坐标空间、输液袋分割区域特征空间构建得到待增强输液袋分割区域空间；同时，根据网络传输状态中不同时间段传输可用带宽、同步传输图像数量对应的丢包率及传输时延，通过网络质量评估层，构建得到不同时间段对应的网络质量指数；基于不同时间段对应的网络质量指数结合预设的网络质量等级区间，获得不同时间段对应的网络传输等级；将所述不同时间段对应的网络传输等级和预设的图像增强分辨率表，输入到分级校正层对所述待增强输液袋分割区域空间进行模拟增强传输，获得每一分辨率图像在不同网络传输等级的传输时延与丢包损失和对应的网络等级-图像质量映射矩阵；第六，基于掩码后不同的输液袋分割区域像素空间和预测液面线位置结合实时输液速率，通过内置了贝叶斯函数的概率评估层，获得每一输液袋当前时刻对应的替换延迟风险概率值和概率评估损失；将所述每一输液袋当前时刻对应的替换延迟风险概率值作为每一输液袋采集图像对应待增强输液袋分割区域空间的处理优先级；将所述每一输液袋采集图像对应待增强输液袋分割区域空间的处理优先级反馈到模拟增强传输过程，模拟在不同网络等级下每一处理优先级图像对应的最优图像质量，并将传输延迟作为衡量指标，构建处理优先级-网络等级-图像质量-传输延迟映射矩阵空间；第七，将处理优先级-网络等级-图像质量-传输延迟映射矩阵空间内置到输出层，将当前时刻对应的待增强输液袋分割区域空间、网络质量指数、每一输液袋对应的处理优先级输入到输出层，获得对应分辨率图像质量的输液袋图像和对应的图像增强损失；以校正后的液面线位置预测误差损失、概率评估损失、传输时延与丢包损失和图像增强损失，构建传输校正模型损失函数，对所述传输校正模型进行模拟训练，并分析在不同网络质量和处理优先级下每一分辨率图像质量对应的传输时延；当每一分辨率图像质量对应的传输时延小于预设的传输时延时，获取训练完成的传输校正模型，并输出对应网络等级下增强的输液袋图像及对应的增强分辨率。

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浙江大学医学院附属邵逸夫医院，其通讯地址为：310016 浙江省杭州市上城区庆春东路3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”。