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龙图腾网获悉佛山市艾诗摩尔网络科技有限公司;广东艾诗摩尔健康科技有限公司申请的专利基于多模态成像与数据融合的头皮健康智能评估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：CN120565124B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202511068054.6，技术领域涉及：G16H50/70；该发明授权基于多模态成像与数据融合的头皮健康智能评估系统是由许光超设计研发完成，并于2025-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态成像与数据融合的头皮健康智能评估系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多模态成像与数据融合的头皮健康智能评估系统，涉及发质检测分析技术领域，包含多源异构头皮数据采集与融合决策，通过高阶PDE插值与多尺度滤波修正异常图像和传感器数据，利用CNNLSTM及自适应注意力提取毛囊形态、炎症热点与油脂波动等多模态特征，经多头注意力与知识图谱融合生成加权决策结果，并借助可解释性可视化和动态补全机制增强对缺失模态的鲁棒处理；可在数据采集完成后，自动检测异常读数并利用深度预测模型进行局部插值，进而提升多模态决策的准确性与稳定性；同时引入个性化模型微调，对多次检测记录进行纵向增量训练和风险预测，为头皮健康的长期监测与护理干预提供精细化管理方案。

本发明授权基于多模态成像与数据融合的头皮健康智能评估系统在权利要求书中公布了：1.基于多模态成像与数据融合的头皮健康智能评估系统，其特征在于：包括， 在头皮多模态采集完成后，提取显微与红外图像及传感器序列，对高阶PDE执行插值、多尺度滤波与对比度增强，输出经异常修正并附带元信息的高质量数据，分别记为修正后图像与修正后时序； 收到修正后图像与传感器时序数据后，将前述修正后图像与修正后时序输入深度网，结合自适应注意力分别得到图像模态特征向量与时序模态特征向量；具体包括如下内容：将修正后可见光显微图像和修正后红外热像送入由多层卷积算子和非线性激活组成的图像处理管线；在每一层卷积中引入多尺度核组合并在输出特征映射中进行融合，将最后一层卷积得到的特征映射进行全局池化，得到图像模态特征向量；从修正后传感器序列中抽取多通道传感器数据并输入到时序处理管线，捕捉各通道在时间维度上的动态模式；采用改进的门控记忆更新函数，结合指数衰减机制来增强对长期趋势与短期波动的并行建模，定义更新规则并经过迭代后，取最后时刻的隐状态作为时序模态特征向量； 以所述图像模态特征向量与时序模态特征向量为输入，由融合网络读取多头注意力与知识图谱，运用协同增益度量衡量特征冲突并调用图谱匹配，输出融合表征；将所述融合表征输入决策模块得到决策结果；具体包括如下内容：将图像模态特征向量与时序模态特征向量进行拼接或级联操作，得到初步组合向量；在多头模式下，引入不同头后分别计算注意力输出并将结果拼接或加权合并，输出初步融合向量；根据各模态特征信息，在事先构建的头皮健康知识图谱中检索到潜在相关节点与相应连边，将网络中学到的潜在症状特征与图谱中的医学知识做关键词或向量级匹配，在头皮健康知识图谱中寻找与初步融合向量最具关联度的症状节点集合；将匹配到的节点及其连边转化为图谱增强向量，并与初步融合向量进行拼接或加权融合，得到融合表征；将融合表征输入到最终的由多层感知器或基于注意力的分类头组成决策模块，决策模块根据图谱增强向量中内置的图谱先验信息，对推理结果进行合理性校验；并引入协同增益度量对于冲突判断与决策修正，若协同增益度量不大于对应阈值，触发冲突处理逻辑，启动冲突处理或二次验证逻辑；若相反，决策模块输出的决策结果直接视为头皮健康评估结论； 依据决策结果以及融合表征，在图像通道上进行定位与高亮标注，将网络关注的重点区域投影到原始图像后，将得到的关注度分布图与修正后可见光显微图像或修正后红外热像进行叠加渲染；在时序传感器输出上，通过关键点标注与区间区分，将可能导致诊断偏向某一结论的峰值或谷值显著标记，结合头皮健康知识图谱中的阈值信息，在UI层面提示油脂高风险区间； 识别用户多次检测记录归入长期档案向量，读取用户微调参数并嵌入知识图谱约束函数，采用增量训练与生活习惯映射，输出纵向预测与干预方案，并将前述决策结果与可解释输出回写至长期档案向量。

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