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龙图腾网恭喜南京红十字血液中心申请的专利一种基于机器学习的血型辅助研判方法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：CN119206371B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202411677651.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于机器学习的血型辅助研判方法是由张立波;刘洋;韩文平;鲍晶晶;庞蓉蓉;胡珀璐;董瑞萍设计研发完成，并于2024-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的血型辅助研判方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于机器学习的血型辅助研判方法，针对血型检测过程中血液强、弱凝集区域进行分析，以血液强凝集标准圈、血液弱凝集标准圈、反应孔边界圈分别所围区域面积初始强凝集面积上限、弱凝集面积区间、未凝集面积下限，顺序针对各待检测血液标本进行分析，执行面积比对与机器学习的相辅相成处理方式，不断优化凝集检测模型的同时，不断填充完善不同类型凝集面积区间之间的空白，通过两者之间不断地相互促进，同时提高面积比对与机器学习两种方式进行血型辅助研判的准确性，克服现有技术的不足，有效提高血型辅助研判的工作效率。

本发明授权一种基于机器学习的血型辅助研判方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的血型辅助研判方法，其特征在于：基于血液标本量、血型定型试剂量、反应孔截面尺寸所对应血型检测过程中以反应孔截面中心为圆心的血液强凝集标准圈、血液弱凝集标准圈、反应孔边界圈，初始化血液强凝集标准圈所围区域面积为强凝集面积上限，初始化血液弱凝集标准圈所围区域面积同时为弱凝集面积下限与弱凝集面积上限构成弱凝集面积区间，初始化反应孔边界圈所围区域面积为未凝集面积下限，以及初始化样本集为空集；依次针对各个待检测血液标本，针对待检测血液标本与所添加对应血型定型试剂反应、并沉淀预设时长后的目标分析标本，获得目标分析标本所对应的目标反应孔图像，并执行如下步骤：步骤A.以红色区域对应像素值0、非红色区域对应像素值255，针对目标反应孔图像进行二值化处理获得目标二值化图，获得目标二值化图中以反应孔截面中心为圆心向外扩展像素值为0的待分析区域的面积，并结合强凝集面积上限、弱凝集面积区间、以及未凝集面积下限，执行血型分析，若血型分析成功，即确定目标反应孔图像所对应目标分析标本关于强凝集分类、弱凝集分类、未凝集分类的分类，进而确定待检测血液标本的血型，并进入步骤D；若血型分析失败，则进入步骤B；步骤B.应用训练好的凝集检测模型，针对目标反应孔图像进行处理，获得目标反应孔图像所对应目标分析标本分别对应强凝集分类、弱凝集分类、未凝集分类的概率，并取最大概率的分类，构成目标反应孔图像所对应目标分析标本的分类，并结合所添加的对应血型定型试剂，针对待检测血液标本的血型进行确定，血型分析成功，然后进入步骤C；步骤C.根据目标反应孔图像所对应目标分析标本的分类、以及待分析区域的面积，更新相应强凝集面积上限、弱凝集面积区间或未凝集面积下限，然后进入步骤D；步骤D.以目标反应孔图像中对应其待分析区域的预设各属性值，结合目标反应孔图像所对应目标分析标本的分类，构成血型训练样本，加入并更新样本集，并判断样本集中分别属于强凝集分类、弱凝集分类、未凝集分类的样本数是否样本数量是否均大于预设训练样本量，是则进入步骤E；否则不做进一步处理；步骤E.基于样本集，以血型训练样本中反应孔图像对应其待分析区域的预设各属性值为输入，血型训练样本中反应孔图像所对应目标分析标本的分类为输出，针对目标分类网络进行训练，更新凝集检测模型。

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南京红十字血液中心，其通讯地址为：210000 江苏省南京市鼓楼区紫竹林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”。