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龙图腾网获悉广东医科大学附属医院申请的专利一种手术进程中的灯光聚焦控制方法及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：CN119485871B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510058467.X，技术领域涉及：H05B47/125；该发明授权一种手术进程中的灯光聚焦控制方法及系统是由苏晨露;梁力中;钟一岳;林治平设计研发完成，并于2025-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种手术进程中的灯光聚焦控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种手术进程中的灯光聚焦控制方法及系统，所述方法包括：获取手术室内对应的动态图像以获取机械臂的像素轨迹，进而根据所述像素轨迹控制手术灯移动到目标聚焦位置；获取所述手术灯位于所述目标聚焦位置时手术实施人员的脸部图像及眼部图像，并将所述眼部图像及所述脸部图像输入至预训练的深度学习模型以获取所述手术实施人员的视线角度，进而根据所述视线角度获取所述手术灯的目标照射角度；获取所述手术灯根据所述目标照射角度进行照射时手术操作区对应的光斑图像，并对所述光斑图像进行尺寸分析，以根据所述尺寸分析的结果调节所述手术灯的照射焦距，以提高灯光聚焦控制的效率及精准度。

本发明授权一种手术进程中的灯光聚焦控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种手术进程中的灯光聚焦控制方法，其特征在于，包括： 获取手术室内对应的动态图像，并获取机械臂在所述动态图像中移动时的像素轨迹； 对所述像素轨迹进行坐标系转换，以获得所述机械臂移动时对应的轨迹参数并根据所述轨迹参数控制手术灯移动到目标聚焦位置； 获取所述手术灯位于所述目标聚焦位置时手术实施人员的脸部图像，并对所述脸部图像进行眼部关键点提取，以从所述脸部图像中提取对应的眼部图像； 将所述眼部图像及所述脸部图像输入至预训练的深度学习模型，以通过所述深度学习模型获取所述手术实施人员的视线角度，进而根据所述视线角度获取所述手术灯的目标照射角度； 获取所述手术灯根据所述目标照射角度进行照射时手术操作区对应的光斑图像，并对所述光斑图像进行尺寸分析，以根据所述尺寸分析的结果调节所述手术灯的照射焦距； 控制所述手术灯根据调节后的照射焦距对所述手术操作区进行聚光照射; 通过所述深度学习模型获取所述手术实施人员的视线角度，包括： 通过所述深度学习模型中预设的卷积网络分别对所述脸部图像及眼部图像进行卷积处理，提取所述脸部图像对应的第一姿态特征及所述眼部图像对应的第二姿态特征； 通过预设在所述深度学习模型中的全连接层对所述第一姿态特征及所述第二姿态特征进行加权求和，获得所述手术实施人员对应的视线特征； 将所述视线特征输入至预设在所述深度学习模型中的分类器中，通过所述分类器输出所述手术实施人员对应的视线角度; 深度学习模型对所述脸部图像及眼部图像分别进行卷积处理，提取所述脸部图像对应的中心点数据，并根据所述中心点数据对所述脸部图像进行图像分割，分割成上下左右四侧图像，并对所述上下左右四侧图像再次进行卷积处理，提取所述上下左右四侧图像分别对应的黑色像素点数量，根据每一侧图像的黑素像素点数量确定所述手术实施人员的头部姿态特征； 所述对所述光斑图像进行尺寸分析，以根据所述尺寸分析的结果调节所述手术灯的照射焦距，包括： 计算所述光斑图像对应的标准矩，以根据所述标准矩计算所述光斑图像的图像中心； 根据所述图像中心及预设的对空动态曲线拟合算法求取拟合后的光斑中心点，进而根据所述光斑中心点计算所述光斑图像的尺寸； 根据所述尺寸及预设的尺寸阈值调节所述手术灯的照射焦距； 所述获取手术室内对应的动态图像，包括： 将所述动态图像拆分成若干个连续的静态图像帧； 对每一个所述静态图像帧进行灰度处理，以提取所述静态图像帧中机械臂的轮廓；其中，所述机械臂用于跟踪手术进程； 根据所述轮廓筛选所述静态图像帧中对应的机械臂区域，以提取所述机械臂区域对应的像素特征信息； 采用聚类算法将所述静态图像帧划分为多个子机械臂区域，并合并与所述机械臂区域的像素特征信息比值在预定范围内的子机械臂区域，以得到若干个连续的机械臂图像帧； 所述获取机械臂在所述动态图像中移动时的像素轨迹，包括： 基于若干个所述机械臂图像帧，进行图像矩阵差值计算，得到前后两个所述机械臂图像帧的差值，以生成差值图片； 获取所述差值图片的轮廓，保存所述轮廓及其质心和坐标值； 基于所有所述差值图片的轮廓的质心，得到所述像素轨迹； 所述根据所述视线角度获取所述手术灯的目标照射角度，包括： 获取所述手术实施人员的头部坐标位置，以根据所述头部坐标位置及所述视线角度计算所述手术实施人员的视线聚焦点的聚焦坐标； 将所述聚焦坐标及所述手术灯当前所处的目标聚焦位置代入预设的聚焦角度计算公式，获得所述手术灯对应的目标照射角度。

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