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龙图腾网获悉安徽省宿州市立医院申请的专利一种消毒供应检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：CN120125890B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510195038.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种消毒供应检测方法及系统是由戴玉;张荣;马莉莉;武楠;史楠设计研发完成，并于2025-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种消毒供应检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种消毒供应检测方法及系统，涉及消毒检测领域，包括：获取消毒供应室内进行消毒的医疗器械的类别和数量，获得器械类别分布；根据器械类别分布，进行器械复杂度分类，获得器械复杂度，并根据器械复杂度，进行器械消毒测试抽检数量计算，获得抽检数量并随机抽取抽检数量的医疗器械，采集获得医疗器械图像集；对医疗器械图像集进行医疗器械表层损伤识别，获得表层损伤参数集，结合器械复杂度，进行损伤区域抽检数量计算，获得损伤区域抽检数量并对抽取的医疗器械进行随机抽样生物检测，获得检测结果。本发明解决了消毒供应后检测不准确、可靠性低、效率低的技术问题。

本发明授权一种消毒供应检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种消毒供应检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取消毒供应室内进行消毒的医疗器械的类别和数量，获得器械类别分布； 根据所述器械类别分布，进行器械复杂度分类，获得器械复杂度，并根据所述器械复杂度，进行器械消毒测试抽检数量计算，获得抽检数量并随机抽取所述抽检数量的医疗器械，采集获得医疗器械图像集； 对所述医疗器械图像集进行医疗器械表层损伤识别，获得表层损伤参数集，结合所述器械复杂度，进行损伤区域抽检数量计算，获得损伤区域抽检数量并对抽取的医疗器械进行随机抽样生物检测，获得检测结果； 其中，对所述医疗器械图像集进行医疗器械表层损伤识别，获得表层损伤参数集，包括： 采用集成卷积神经网络的监督训练，训练包括J个器械损伤识别分支的器械损伤识别通道，J为正整数； 获取最大器械复杂度，结合所述器械复杂度，计算识别分支数量K，如下式： 其中，K为识别分支数量，ROUNDUP为向上取整操作，numberr为器械复杂度，numbermax为最大器械复杂度，J为全部器械损伤识别分支的数量； 随机选择K个器械损伤识别分支，将所述医疗器械图像集内的每个医疗器械图像分别输入所述K个器械损伤识别分支，识别获得多个识别表层损伤参数集，计算均值获得表层损伤参数集。

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安徽省宿州市立医院，其通讯地址为：234000 安徽省宿州市埇桥区汴阳三路616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”。

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