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龙图腾网获悉延安市人民医院申请的专利一种颌面畸形正颌术后随访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：CN120340733B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202510807346.0，技术领域涉及：G16H10/60；该发明授权一种颌面畸形正颌术后随访系统及方法是由古加伟;孙磊磊设计研发完成，并于2025-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种颌面畸形正颌术后随访系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及颌面畸形治疗技术领域，公开了一种颌面畸形正颌术后随访系统及方法，该系统包括影像分析模型和随访评估模型：影像分析模型对术后初始数据进行多维度特征融合处理，数据包含三维骨缝、咬合功能、软组织分布等特征数据；随访评估模型对实时生理数据流进行动态干扰抑制处理后输入特征生成层模拟恢复轨迹，进而生成随访评估指令。特征生成层含影像预处理模块和动态特征生成模块，后者经多类型历史术后数据及实时生理参数联合训练得到，包含特征解析层、特征修正层和指令触发层。方法应用该系统，实现术后恢复的多维度、智能化随访评估。本发明提升了随访的精准性与实时性，为术后恢复监测与干预提供了有效支持。

本发明授权一种颌面畸形正颌术后随访系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种颌面畸形正颌术后随访系统，其特征在于，包括： 影像分析模型，用于对术后初始数据进行多维度特征融合处理，所述术后初始数据包含三维骨缝特征数据对应的第一空间向量、咬合功能特征数据对应的第二关联矩阵及软组织分布特征数据对应的第三映射序列，所述三维骨缝特征数据包含骨块位移参数生成的第一分布标签及骨缝愈合参数生成的第二量化标签；所述多维度特征融合处理包括对第一空间向量进行空间坐标归一化处理、对第二关联矩阵进行时间序列对齐处理、对第三映射序列进行解剖区域标注处理，将处理后的三类数据输入特征融合网络，通过逐层特征交叉方式提取跨模态融合特征形成多维度融合特征集； 随访评估模型，用于对实时生理数据流进行动态干扰抑制处理并输入特征生成层进行恢复轨迹模拟，根据所述特征生成层的输出结果生成随访评估指令；所述动态干扰抑制处理包括采用自适应滤波算法抑制高频噪声、通过时域频域联合分析剔除异常波动信号；所述恢复轨迹模拟包括将处理后的实时生理数据流与多类型历史术后数据对应阶段数据匹配，提取各时间节点特征变化趋势，通过时序预测生成术后恢复预测轨迹； 所述特征生成层包含影像预处理模块及动态特征生成模块，其中，所述影像预处理模块用于对原始影像数据流进行解剖区间分割及无效信号过滤，所述动态特征生成模块基于多类型历史术后数据及实时生理参数进行联合训练得到；所述动态特征生成模块用于构建包含特征解析层、特征修正层和指令触发层的神经网络架构； 所述特征解析层用于对原始影像数据流中不同特征向量进行解剖特征关联处理，生成特征融合数据；所述特征修正层用于对各特征向量对应的特征融合数据之间的动态映射关系进行建模，生成偏差补偿数据；所述指令触发层用于基于偏差补偿数据和特征融合数据进行多维特征融合，生成随访评估指令； 所述对各特征向量对应的特征融合数据之间的动态映射关系进行建模，生成偏差补偿数据，包括： 采用骨缝分割算法识别所述特征融合数据中的愈合关键节点，并基于每个所述愈合关键节点对应的生理参数类型确定各特征向量对应的修正补偿映射； 计算任意两个特征向量对应的修正补偿映射中相同参数的愈合节点之间的偏移系数，并基于所述偏移系数生成所述任意两个特征向量之间的偏差补偿数据； 所述计算任意两个特征向量对应的修正补偿映射中相同参数的愈合节点之间的偏移系数，包括： 当所述任意两个特征向量对应的修正补偿映射中愈合节点数量不一致时，基于愈合节点数量较少者中末端愈合节点对应的生理参数进行虚拟愈合点插值，并基于插值后的数据计算相同参数的愈合节点之间的偏移系数； 所述特征修正层具体包括： 特征溯源单元，用于对所述特征融合数据中每个特征向量分别进行愈合特征溯源，以从每个特征向量中提取对应的愈合传导链； 参数叠加单元，用于将每个特征向量提取的愈合传导链与对应的特征融合数据进行解剖参数叠加，生成偏差补偿数据。

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延安市人民医院，其通讯地址为：716000 陕西省延安市宝塔区七里铺大街16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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