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龙图腾网恭喜山东大学齐鲁医院申请的专利一种全自动腹壁撤回反射评分方法及装置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：CN114652302B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11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：202210254362.8，技术领域涉及：A61B5/11；该发明授权一种全自动腹壁撤回反射评分方法及装置是由杨笑笑;高沪昕;左秀丽设计研发完成，并于2022-03-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种全自动腹壁撤回反射评分方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种全自动腹壁撤回反射评分方法及装置，包括：采集实验动物的实时影像数据并预处理获得原始数据图像，根据原始数据图像自动判断实验动物当前状态为频繁活动状态或静息状态；若为静息状态，控制微量泵向球囊内缓慢注入设定剂量的液体，同时采集静息状态下实验动物的实时影像数据；对采集的静息状态下实验动物的影像数据进行预处理，获得若干原始数据图像；根据原始数据图像对实验动物的腹壁撤回反射自动评分。本发明通过对多只实验动物的自动计时、自动注射、自动评分，避免传统人工操作及人为评分主观性强的问题，提高实验的效率，提高评分的准确性。

本发明授权一种全自动腹壁撤回反射评分方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种全自动腹壁撤回反射评分方法，其特征在于，包括：将球囊插入实验动物体内，采集经过设定时间后的实验动物的实时影像数据；对采集的影像数据进行预处理，获得若干原始数据图像，具体为：通过相机侧向拍摄小鼠的运动过程，记录若干组小鼠运动的实验视频，对采集的实验视频进行预处理，以设定帧的频率对视频数据进行抽帧，得到若干原始数据图像；根据原始数据图像自动判断实验动物当前状态为频繁活动状态或静息状态，具体为：根据获得的若干原始数据图像，每隔设定帧抽取原始数据图像输入到训练完成的神经网络模型中，对图像中小鼠的目标识别和特征点标注，通过标注的特征点，构建出小鼠的骨架图；根据特征点确定图像中小鼠的运动参数，比较相隔设定帧抽取的原始数据图像中小鼠运动参数的变化，若均不超过设定阈值，则认为小鼠处于静息状态，否则认为小鼠处于频繁活动状态；所述神经网络模型的训练过程包括：采集实验动物的实时影像数据；对采集的影像数据进行预处理，获得若干原始数据图像；人工标注图像中实验动物的特征点；将特征点标注完成的原始数据图像输入神经网络中进行预测和决策，训练神经网络，得到训练完成的神经网络模型；采用基于深度学习的姿态估计算法，所述姿态估计算法包括DeepPose或DeepLabCut，通过输入上述标注完成的大量原始数据图像，完成神经网络模型的训练；若为静息状态，控制微量泵向球囊内缓慢注入设定剂量的液体，同时采集静息状态下实验动物的实时影像数据；对采集的静息状态下实验动物的影像数据进行预处理，获得若干第二原始数据图像；根据第二原始数据图像对实验动物的腹壁撤回反射自动评分；所述根据第二原始数据图像对实验动物的腹壁撤回反射自动评分，包括：将第二原始数据图像输入到训练完成的神经网络模型中，实现对图像中实验动物的目标识别和特征点标注；根据特征点确定图像中实验动物的运动参数，将图像中实验动物的运动参数与静息状态初始帧图像中实验动物的运动参数进行比较，根据运动参数的变化范围是否超过设定阈值确定实验动物的运动状态，依据运动状态结合评分规则，完成对实验动物腹壁撤回反射的评分；静息状态初始帧图像定义为小鼠静息状态下初始静止不动时刻的图像。

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