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龙图腾网获悉北京中生金域诊断技术股份有限公司申请的专利一种体内成分代谢浓度识别方法和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：CN119579919B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202411894170.9，技术领域涉及：G06V10/56；该发明授权一种体内成分代谢浓度识别方法和系统是由崔丙维;王进华;鲁超然;陈德智;梁琪;刘金玲;杨路;王加义;凌燕;王翠;张昊琳;王洋设计研发完成，并于2024-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种体内成分代谢浓度识别方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种体内成分代谢浓度识别方法，包括：建立体内成分代谢浓度识别分类神经网络模型；获取具有不同梯度的多个试剂反应颜色作为样本图片，对样本图片处理后获得与体内成分代谢浓度识别分类神经网络模型对应的训练数据集；基于体内成分代谢浓度识别分类神经网络模型以及训练数据集之间的相互作用获得体内成分代谢浓度识别数值预测神经网络模型；获取实时的与体内成分代谢浓度对应的反应颜色图片并输入体内成分代谢浓度识别数值预测神经网络模型，体内成分代谢浓度识别数值预测神经网络模型的输出作为体内成分代谢浓度。还公开了系统、电子设备及计算机可读存储介质，将图片的分类检测提升至数值预测任务，实现由分类问题到回归问题的转化。

本发明授权一种体内成分代谢浓度识别方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种体内成分代谢浓度识别方法，其特征在于，包括： S1，建立体内成分代谢浓度识别分类神经网络模型； S2，获取具有不同梯度的多个试剂反应颜色作为样本图片，对所述样本图片处理后获得与所述体内成分代谢浓度识别分类神经网络模型对应的训练数据集； S3，基于所述体内成分代谢浓度识别分类神经网络模型以及所述训练数据集之间的相互作用获得体内成分代谢浓度识别数值预测神经网络模型，包括：提取所述体内成分代谢浓度识别分类神经网络模型的卷积层最后一层当作特征，按照不同孔位置情况对所述卷积层进行划分取出各孔对应的特征，将模型权重与所述对应的特征进行卷积后降低为一维数据，将对不同样本不同梯度的所述一维数据进行数值训练，并与其对应的浓度值进行线性拟合得到权重值；将所述权重值替换体内成分代谢浓度识别分类神经网络模型的最后一层，从而实现体内成分代谢浓度识别分类神经网络模型从分类预测到数值预测的转换； S4，获取实时的与体内成分代谢浓度对应的反应颜色图片并输入所述体内成分代谢浓度识别数值预测神经网络模型，所述体内成分代谢浓度识别数值预测神经网络模型的输出作为所述体内成分代谢浓度。

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