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龙图腾网恭喜西安工业大学申请的专利创面细菌自体荧光检测系统及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：CN119323786B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202411428987.7，技术领域涉及：G06V20/69；该发明授权创面细菌自体荧光检测系统及方法是由郭凯;杨超;国蓉;朱鹏超;姚新雨设计研发完成，并于2024-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本创面细菌自体荧光检测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种创面细菌自体荧光检测系统及方法，激发光源模块用于采用特定波长的激光光源照射创面来激发出创面细菌的自体荧光；图像采集模块用于采集创面细菌的自体荧光图像，并将采集的荧光图像发送至上位机；上位机用于基于具有残差连接的改进Retinex‑Net图像增强处理算法对采集的荧光图像进行增强处理，以便基于得到的荧光增强图像进行细菌检测。本发明基于改进Retinex‑Net算法大幅提升了荧光图像的质量，在低光环境下也能获得清晰的细菌荧光图，提升了检测速度和准确性，能够实时提供细菌分布信息，辅助临床决策；系统设计紧凑、体积小，便于携带和使用，适合临床现场检测。

本发明授权创面细菌自体荧光检测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种创面细菌自体荧光检测系统，其特征在于，所述系统包括激发光源模块、图像采集模块以及上位机；所述激发光源模块用于采用特定波长的激光光源照射创面来激发出创面细菌的自体荧光；所述图像采集模块用于采集创面细菌的自体荧光图像，并将采集的荧光图像发送至上位机；所述上位机用于基于具有残差连接的改进Retinex-Net图像增强处理算法对采集的荧光图像进行增强处理，以便基于得到的荧光增强图像进行细菌检测；基于具有残差连接的改进Retinex-Net图像增强处理算法对采集的荧光图像进行增强处理，具体包括：基于预先训练的卷积神经网络进行图像增强处理，所述卷积神经网络包括Decom-Net子网络和Enhance-Net子网络，图像增强处理步骤包括：通过Decom-Net子网络将输入的荧光图像I分解为反射率图像和光照图像： 其中，和分别为估计的反射率图像和光照图像；共享权重：反射率图像和光照图像之间共享网络权重，从而保持一致性；通过基于编解码架构的Enhance-Net子网络对光照图像进行亮度调整和增强处理： 残差连接：在网络中引入残差连接，以解决梯度消失问题，提高网络训练的效率和稳定性，残差连接公式如下： 去噪处理：对反射率图像进行去噪处理，消除图像中的噪声，提高图像的清晰度和细节保留： 图像重建：将经过亮度调整的光照图像和经过去噪处理的反射率图像重新组合，生成最终的增强荧光图像： 组合策略：通过加权组合策略，将光照图像和反射率图像的特征进行融合，实现全局亮度调整和细节增强。

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