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龙图腾网获悉中南大学湘雅三医院申请的专利一种面部微整形手术操作的智能化仿真模拟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：CN120180892B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202510251184.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种面部微整形手术操作的智能化仿真模拟方法及系统是由陈舒悦;陈思危设计研发完成，并于2025-03-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面部微整形手术操作的智能化仿真模拟方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面部微整形手术操作的智能化仿真模拟方法及系统，涉及图像处理技术领域，该智能化仿真模拟方法通过获取高精度的面部数据，并精确标定面部缺陷部位，将面部三维图像数据通过归一化处理后通过深度学习算法提取关键面部特征，为微整手术方案提供依据。不同类型数据通过智能融合技术整合，形成全面的面部分析图谱，支持虚拟仿真和手术效果评估。然后自动生成个性化的手术方案，预测术后效果，提供精确的操作策略，如材料选择、注射深度与并发症风险，显著降低手术风险。系统结合患者反馈，实时调整方案，并进行术后效果评估，确保效果符合预期。

本发明授权一种面部微整形手术操作的智能化仿真模拟方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面部微整形手术操作的智能化仿真模拟方法，其特征在于，包括： 获取患者面部数据、多种面部缺陷特征数据以及多种缺陷结构解剖信息数据；并对各个数据进行归一化、特征提取及编码处理； 对处理后的所述各个数据融合并进行虚拟模拟，以得到多种微整手术方案信息数据；将面部数据、多种面部缺陷特征数据、多种缺陷结构解剖信息数据以及多种微整手术方案信息数据构建成面部微整预测模型； 所述面部微整预测模型能够输出关于所述面部缺陷特征数据的所述缺陷结构解剖信息数据所对应的微整方案信息数据的预测结果； 基于所述面部微整预测模型的预测结果，得到个性化面部微整预测方案；基于面部微整预测方案得到手术精准操作策略，以供医患交互反馈并评估微整术后效果； 获取患者面部数据，构建患者三维面部模型；对所述三维面部模型进行分析，以获取多种面部缺陷特征数据，汇成面部缺陷特征数据集； 将所述多种面部缺陷特征数据进行定位标记，以获取缺陷标记数据集；将所述缺陷标记数据集中各面部缺陷特征数据项进行结构解剖，以获取缺陷结构解剖信息数据集； 所述缺陷结构解剖信息数据集包括面部缺陷皮肤层、皮下组织层、肌肉层、神经走向和血管分布的空间位置及结构信息数据；所述空间位置及结构信息数据包含每一层的空间定位和结构信息之间的粘连关系和层厚宽度； 根据获取的所述空间位置及结构信息数据，结合患者皮肤松弛度、脂肪分布及脂肪含量，进行仿真模拟；以使面部模拟三维图像与面部解剖结构信息数据相匹配，以获取匹配结果； 基于匹配结果，以获取缺陷结构解剖图像数据；对每个缺陷结构解剖图像数据的缺陷区域解剖结构进行划分，并对划分缺陷区域进行分区并标记，以精确各缺陷区域解剖数据项的部位； 对每个缺陷结构解剖图像数据中的缺陷区域，通过，将相邻的像素点连接在一起，以形成不同缺陷分区； 其中，Ci表示第i个连通区域，p表示图像中的一个像素点，Ip表示该像素的像素向量，Cp,Cj表示像素p与区域Cj相连向量； 对不同缺陷分区根据所述面部缺陷皮肤层、皮下组织层、肌肉层、神经走向和血管分布的空间位置及结构信息数据进行拓扑分析，以使缺陷区域分割成不同结构层，并去除噪声和连接断裂的缺陷区域； 对不同结构层进行分层标记，以精确获取肌肉层、神经走向和血管分布在同一缺陷区域的交织点位； 对获取的面部缺陷进行形状检测，以获取凹陷和凸出两种缺陷特征形状，并分别通过和；以获取面部缺陷空间体积；式中，V1表示凹陷特征空间体积，V2表示凸出特征空间体积，h1表示凹陷的深度，h2表示凸出缺陷特征的高度，r1表示凹陷的内径；r2表示凸出的底部内径；L表示凸出的顶部宽度； 根据面部缺陷空间体积，结合患者皮肤松弛度、脂肪分布及脂肪含量，通过，以获取面部缺陷所需注射微整材料含量；式中，G表示所需注射微整材料含量值，V表示凹陷特征空间体积V1或凸出特征空间体积V2，表示注射材料密度，k表示面部吸收率修正系数； 根据所述肌肉层、神经走向和血管分布在同一缺陷区域的交织点位，以精准注射微整材料于患者面部缺陷区域，通过模拟化动图展示，使得患者直观接收手术过程并与医生交互反馈，以规避手术风险； 根据所述面部微整预测模型预测结果，以获取对应的微整方案信息数据，将所述对应的微整方案信息数据与历史类似面部缺陷特征微整方案信息数据进行比对，以获取比对结果； 基于比对结果，获取细微差别数据，以对细微差别数据进行相关性分析，以获取细微差别影响因子；根据所述细微差别影响因子对所述面部微整预测模型参数进一步迭代更新，以精准获取微整形个性化手术方案预测结果； 所述细微差距影响因子包含患者脸型特征、五官特征、年龄、性别以及个性化需求，实时调整输出的微整方案信息数据预测结果，以得到初步手术方案； 根据微整方案信息数据预测结果生成手术效果图和面部变化曲线的反馈信息，以迭代优化所述初步手术方案，获取微整手术最终方案。

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