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龙图腾网获悉上海交通大学医学院附属新华医院申请的专利一种基于深度学习的伤口恢复识别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：CN120599391B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202511092985.X，技术领域涉及：G06V10/77；该发明授权一种基于深度学习的伤口恢复识别系统是由刘萍;顾佳妮;王小玲;高倩;唐春燕设计研发完成，并于2025-08-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的伤口恢复识别系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于深度学习的伤口恢复识别系统，属图像识别领域。其中，该系统包括伤口图像处理模块、生物特征场转化模块、动态相互作用建模模块和伤口恢复综合识别模块：伤口图像处理模块用于采集并导入伤口图像，通过预处理伤口图像得到伤口区域图像；生物特征场转化模块用于通过提取生物特征将伤口区域图像转化生物特征场；动态相互作用建模模块用于基于生物特征场进行动态相互作用建模并输出节点状态变化量；伤口恢复综合识别模块用于基于生物特征场和节点状态变化量综合识别伤口恢复程度。本发明实现了通过深度学习量化伤口恢复过程，便于直观地判断伤口恢复情况及趋势。

本发明授权一种基于深度学习的伤口恢复识别系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的伤口恢复识别系统，其特征在于，包括伤口图像处理模块、生物特征场转化模块、动态相互作用建模模块和伤口恢复综合识别模块： 所述伤口图像处理模块用于采集并导入伤口图像，通过预处理所述伤口图像得到伤口区域图像，所述预处理包括色彩校准和伤口分割； 所述生物特征场转化模块用于通过提取生物特征将所述伤口区域图像转化生物特征场，所述生物特征包括血红蛋白指数、渗出液指数和炎症指数； 所述动态相互作用建模模块用于基于所述生物特征场进行动态相互作用建模并输出节点状态变化量，所述动态相互作用建模具体为：将所述伤口区域图像划分为网格，将单个网格记为图节点，得到单个所述图节点的图节点特征向量；基于所述图节点特征向量得到两个图节点间的动态边连接系数，数学描述为，其中，wij为图节点i和图节点j间的动态边连接系数，fi为图节点i的图节点特征向量，fj为图节点j的图节点特征向量，ij为图节点i和图节点j间的特征相似性带宽，xi,yi为图节点i的中心坐标，xj,yj为图节点j的中心坐标，d0为图节点间的最大有效相互作用距离；基于所述动态边连接系数和所述图节点特征向量构建生物扩散反应方程； 所述伤口恢复综合识别模块用于基于所述生物特征场和所述节点状态变化量综合识别伤口恢复程度。

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上海交通大学医学院附属新华医院，其通讯地址为：200092 上海市杨浦区控江路1665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”。

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