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龙图腾网获悉北京大学申请的专利一种用于实验动物巡检的AI兽医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：CN120581207B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202511070172.0，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种用于实验动物巡检的AI兽医系统是由李霞;耿慧玲;徐国恒设计研发完成，并于2025-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于实验动物巡检的AI兽医系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于实验动物巡检的AI兽医系统，具体涉及实验动物巡检的AI兽医领域，包括图像采集模块、结构建模模块、特征标注模块、模态训练模块、决策融合模块、趋势预警模块；图像采集模块用于获取具有完整轮廓结构与高清图像质量的小鼠体表图像帧数据，并构建满足判别条件的清晰图像集合。通过在无扰条件下对小鼠体表图像与生理数据进行同步采集、特征提取、模态融合与趋势识别的多阶段智能判别流程，实现高频次、高清晰、多模态融合驱动的自动化健康状态感知，以解决现有方法中人工巡检主观性强、效率低及图像质量不足导致早期病变难以识别的问题。

本发明授权一种用于实验动物巡检的AI兽医系统在权利要求书中公布了：1.一种用于实验动物巡检的AI兽医系统，包括图像采集模块、结构建模模块、特征标注模块、模态训练模块、决策融合模块、趋势预警模块，其特征在于： 图像采集模块用于获取具有完整轮廓结构与高清图像质量的小鼠体表图像帧数据，并构建满足判别条件的清晰图像集合； 结构建模模块用于获取体表温度序列与心率波动序列构成的原始生理数据流，并输出满足时间连续性与幅度稳定性的标准化生理变量集合； 结构建模模块用于通过体温传感节点与心率检测节点分别采集小鼠体表温度序列与心率波动序列，并合并形成多通道原始生理数据流； 对生理数据流中的每一采样点，执行相邻差值计算与变化率统计，判断该点是否构成突变异常值，若构成，则将其标记并移出；若未构成，则保留该点并更新清洗后序列；对清洗后序列执行时间轴完整性扫描，判断其中是否存在时间断点，若存在，则通过插值重建函数补全缺失区域；若不存在，则直接构建等间隔生理变量向量； 将最终体表温度序列与心率波动序列进行归一化，并映射为统一时间维度的二维矩阵，构成标准化生理变量集合； 特征标注模块用于生成满足边缘连续性与纹理异质性条件的图像复合特征描述向量，并输出已完成语义标注的一对一图像训练数据结构体； 模态训练模块用于构建图像状态分类模型与生理状态分类模型，并输出图像状态标签分布与生理状态标签分布用于后续融合判别； 决策融合模块用于执行图像与生理状态标签的概率融合运算或模态不一致分析，并输出融合状态标签及其状态判别结果向量； 决策融合模块用于在加权融合流程中，按照图像状态分类模型与生理状态分类模型的动态稳定性权重执行概率融合运算，输出融合健康状态标签及其联合置信评分； 在模态不一致分析流程中，计算两个标签概率分布间的KL散度与交叉熵误差，若两者均小于误差阈值，则视为轻度漂移并仍保留融合标签；若任一超限，则标记当前融合失败并转入异常校验流程；将融合状态标签作为最终健康状态输出，并构建状态判别结果向量，用于后续状态趋势判断； 决策融合模块还包括对图像状态概率分布与生理状态概率分布，基于其当前稳定性动态调整融合权重；若满足模态一致性条件，则执行联合融合运算；否则进入分布漂移分析，并依结果判断是否中止融合； 其中为图像模型在当前样本上的稳定性指标，取值范围为；为生理模型对应的稳定性指标；为模态动态融合权重；为控制融合权重调整敏感度的放缩因子；为融合后的联合健康状态标签概率向量；为Hadamard逐元素乘法符号；Normalize为向量归一化函数，向量归一化函数用于使结果总和为1；为模态漂移指标；表示系统设定的健康状态标签总类别数；表示在该类别集合中某一具体的类别索引； 趋势预警模块用于基于三时段状态轨迹计算变化曲率指标，识别趋势性异常并触发告警或复检任务以完成异常状态闭环响应； 趋势预警模块基于当前与前两周期的融合健康状态标签，构建状态标签轨迹序列；对标签演化趋势执行曲率计算与能量积分，判断其是否符合非线性恶化标准，并据此执行告警或安排复检； 其中表示当前时刻的主标签类别；为状态标签轨迹的二阶差分向量；表示一个维度为的实数空间；为状态演化曲率能量；为二值判断标识；为趋势变化能量的告警阈值；为模态一致性容差界限；为模态漂移指标。

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