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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利一种基于多源特征融合的舌象检测方法、设备及介质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：CN119014817B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202411115540.4，技术领域涉及：A61B5/00；该发明授权一种基于多源特征融合的舌象检测方法、设备及介质是由刘昆宏;陈涛;高捷;邱维鸿;姚俊峰;张一鸣设计研发完成，并于2024-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源特征融合的舌象检测方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多源特征融合的舌象检测方法、设备及介质，包括：步骤1、获取受试者的基本生理指标；步骤2、在封闭空间内采集受试者的吐舌面部图像；步骤3、对所述吐舌面部图像进行预处理，分割出舌头图像；步骤4、检查所述舌头图像的质量是否满足要求，若是，则进入步骤5；若否，则返回步骤2；步骤5、使用多分支多尺度神经网络从舌头图像中提取受试者的舌象特征；步骤6、从所述基本生理指标中提取生理指标特征，综合所述舌象特征和生理指标特征预测受试者的健康状态。本发明提高自动化舌象检测的准确率和降低应用成本。

本发明授权一种基于多源特征融合的舌象检测方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于多源特征融合的舌象检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、获取受试者的基本生理指标； 步骤2、在封闭空间内采集受试者的吐舌面部图像； 步骤3、对所述吐舌面部图像进行预处理，分割出舌头图像； 步骤4、检查所述舌头图像的质量是否满足要求，若是，则进入步骤5；若否，则返回步骤2； 步骤5、使用多分支多尺度神经网络从舌头图像中提取受试者的舌象特征；具体包括： 步骤51、所述多分支多尺度神经网络从输入的标准化舌头图像中提取舌象特征向量；所述多分支多尺度神经网络包含多个分支，每个分支中串联一个或多个注意力残差块，各分支中使用的注意力残差块的卷积核包含多种尺度； 步骤52、采用ReLU和Sigmoid非线性激活函数对所述多分支多尺度神经网络的输入输出关系的拟合能力进行增强； 步骤53、批次规范化对所在位置的输出进行归一化； 步骤54、将MaskR-CNN算法生成的掩膜应用于各分支联合提取的特征地图中，表示多分支多尺度神经网络输出特征地图的通道数、高和宽；具体过程用公式表达为： ， ， ， 其中，表示等效网络图像输入尺寸的掩膜，表示等效特征尺寸的掩膜，表示消除非舌头区域激发值后的特征地图，表示双峰线性插值，表示最大值池化，表示通过广播机制做乘法运算； 步骤6、从所述基本生理指标中提取生理指标特征，综合所述舌象特征和生理指标特征预测受试者的健康状态；具体包括： 步骤61、将所述舌象特征向量和基本生理指标输入到多源特征融合神经网络中； 步骤62、将所述基本生理指标分为两组，第一组生理指标是对舌象特征向量有影响的指标，第二组生理指标是对疾病有提示作用的指标； 步骤63、从第一组生理指标中提取出特征向量，用公式表示为： 其中，表示多层感知机； 步骤64、经过特征向量调节舌象特征向量，调节后的舌象特征向量表示为： 其中，表示按位置元素相乘，表示激活函数； 步骤65、从第二组生理指标中提取出特征向量，用公式表示为： 其中，表示多层感知机； 步骤66、将所述特征向量与调节后的舌象特征向量合并后用于输出诊断结果，该过程用公式表示为： 其中，表示全连接层。

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