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龙图腾网获悉淄博科创医疗仪器有限公司申请的专利一种医用中红外1720nm的脉冲光纤激光器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：CN120651489B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202510722598.3，技术领域涉及：G01M11/00；该发明授权一种医用中红外1720nm的脉冲光纤激光器是由冯红霞;马德光;刘青;刘静设计研发完成，并于2025-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种医用中红外1720nm的脉冲光纤激光器在说明书摘要公布了：本发明公开了一种医用中红外1720nm的脉冲光纤激光器，涉及激光医学技术领域，包括以下步骤：采集脉冲光纤激光器数据，分别计算掺铥离子浓度均匀指数、激光能量强度和各个小目标组织消融区域的消融指数，进而构建各个小掺铥光纤段的热图矩阵，并绘制各个目标组织消融区域的防伪彩编码图，本发明所述方法中的光谱分析技术、多元线性回归算法与卷积神经网络算法与现代信息技术紧密结合，达成了对掺铥离子浓度分布均匀程度与目标组织消融程度实时而全面的监控，使监测的数据在同等条件下成为更加精确的指标，显著增强了医用中红外1720n的脉冲光纤激光器使用过程中的智能化程度。

本发明授权一种医用中红外1720nm的脉冲光纤激光器在权利要求书中公布了：1.一种医用中红外1720nm的脉冲光纤激光器，其特征在于：包括以下步骤： 采集脉冲光纤激光器数据，所述脉冲光纤激光器数据包括掺铥光纤光谱数据、脉冲光纤数据、激光器数据和目标组织数据； 所述脉冲光纤激光器数据的采集过程包括： 将掺铥光纤划分为若干段，获取各个小掺铥光纤段，将目标组织消融区域均分为若干个相同面积区域，获取各个小目标组织消融区域； 所述掺铥光纤光谱数据包括掺铥光纤中三价铥离子的吸收光谱、荧光光谱和增益光谱；所述脉冲光纤数据为各段脉冲光纤的温度和长度；所述激光器数据包括激光器的实际输出激光波长，激光束作用组织表面时的光斑直径和激光脉冲序列的脉冲频率；所述目标组织数据包括目标组织的消融区域接受激光作用时的光声信号强度、背向散射光强度、热损伤深度和温度； 对所述脉冲光纤数据、所述激光器数据和所述目标组织数据进行数据清洗和归一化处理，对所述掺铥光纤光谱数据进行基线校正、波长校准和光谱平滑处理，分别为预处理后的各类脉冲光纤激光器数据分配时间戳，调整分配的时间戳，实现所述掺铥光纤光谱数据、所述脉冲光纤数据、所述激光器数据和所述目标组织数据的采集时间同步，对所述掺铥光纤光谱数据、所述脉冲光纤数据、所述激光器数据和所述目标组织数据进行整合，生成脉冲光纤激光器数据集； 对所述掺铥光纤光谱数据进行特征提取，结合脉冲光纤数据，获取掺铥光纤离子浓度分布评估数据，并对其进行归一化处理，进而计算掺铥离子浓度均匀指数，并评估各个小掺铥光纤段中掺铥离子浓度的分布均匀程度； 所述掺铥光纤离子浓度分布评估数据包括各个小掺铥光纤段的吸收系数、增益系数与增益饱和阈值功率，以及各个小掺铥光纤段对应荧光光谱的峰值波长和半高全宽； 采用特征峰检测算法，从所述掺铥光纤中三价铥离子的吸收光谱中识别出所述三价铥离子的特征吸收峰波长，根据稀土离子光谱理论，对应所述三价铥离子的特征吸收峰的能级跃迁，在所述三价铥离子的特征吸收峰波长处，读取吸光度，根据朗伯-比尔定律，结合各段脉冲光纤的长度，计算所述各个小掺铥光纤段的吸收系数； 结合信号增益线性拟合法和饱和曲线非线性拟合法，从掺铥光纤中三价铥离子的增益光谱中提取出所述各个小掺铥光纤段的增益系数与增益饱和阈值功率； 对特征提取出的各个小掺铥光纤段的吸收系数、增益系数与增益饱和阈值功率，以及各个小掺铥光纤段对应荧光光谱的峰值波长和半高全宽进行Z-score归一化处理； 所述计算掺铥离子浓度均匀指数，并评估各个小掺铥光纤段中掺铥离子浓度的分布均匀程度的过程包括： 采用加权平均离散度法，结合Z-score归一化处理后的掺铥光纤离子浓度分布评估数据，计算出所述掺铥离子浓度均匀指数； 当所述掺铥离子浓度均匀指数低于0.25时，各个小掺铥光纤段中掺铥离子浓度对应低分布均匀程度；当所述掺铥离子浓度均匀指数在0.25~0.45之间时，各个小掺铥光纤段中掺铥离子浓度对应中分布均匀程度；当所述掺铥离子浓度均匀指数高于0.45时，各个小掺铥光纤段中掺铥离子浓度对应高分布均匀程度； 利用所述激光器数据，计算激光器输出波长精度，结合所述脉冲光纤温度数据与多元线性回归算法，构建激光能量强度输出模型，进而获取相应的激光能量强度；通过所述目标组织数据，计算各个小目标组织消融区域的消融指数，分析各个小目标组织消融区域的消融程度，并对各个小目标组织消融区域的消融程度进行编号； 所述计算激光器输出波长精度，结合多元线性回归算法，构建激光能量强度输出模型，进而获取相应的激光能量强度的过程包括： 设定所述激光器的目标输出激光波长为1720nm，通过所述激光器的实际输出激光波长与目标输出激光波长之差的绝对值，计算所述激光器输出波长精度，并对所述激光器输出波长精度进行Z-score归一化处理后整合至所述脉冲光纤激光器数据集中； 提取出所述脉冲光纤激光器数据集中所述各段脉冲光纤的温度、所述激光束作用组织表面时的光斑直径、所述激光脉冲序列的脉冲频率和所述激光器输出波长精度，将提取出的数据划分为第一训练集和第一测试集； 利用第一训练集数据，结合多元线性回归算法，将第一训练集数据作为输入，将所述激光能量强度作为输出，学习所述各段脉冲光纤的温度、所述激光束作用组织表面时的光斑直径、所述激光脉冲序列的脉冲频率、所述激光器输出波长精度与所述激光能量强度之间的线性关系，训练激光能量强度输出模型； 将第一测试集数据输入至激光能量强度输出模型中，调整激光能量强度输出模型的回归系数和截距项，优化激光能量强度输出模型性能，获取所述激光能量强度输出模型； 结合当前的所述各段脉冲光纤的温度、所述激光束作用组织表面时的光斑直径、所述激光脉冲序列的脉冲频率和所述激光器输出波长精度，输出相应的所述激光能量强度，将所述激光能量强度整合至所述脉冲光纤激光器数据集中； 根据所述各个小掺铥光纤段中掺铥离子浓度的分布均匀程度，构建各个小掺铥光纤段的热图矩阵；基于所述各个小目标组织消融区域的消融程度，绘制各个目标组织消融区域的防伪彩编码图； 结合所述激光能量强度、所述各个小目标组织消融区域的消融程度编号以及卷积神经网络算法，构建目标组织损伤解析模型； 根据所述各个小掺铥光纤段的热图矩阵和所述各个目标组织消融区域的防伪彩编码图，分别分析各个小掺铥光纤段中掺铥离子浓度的分布均匀程度以及各个小目标组织消融区域的消融程度，依据各个小掺铥光纤段编号与各个小目标组织消融区域编号，分别定位掺铥离子浓度分布均匀程度异常对应的各个小掺铥光纤段和消融程度异常对应的各个目标组织消融区域，采取相应措施改进掺铥离子浓度分布均匀程度异常与消融程度异常的问题； 所述计算各个小目标组织消融区域的消融指数，分析各个小目标组织消融区域的消融程度，并对各个小目标组织消融区域的消融程度进行编号的过程包括： 根据各项目标组织数据协同评估各个小目标组织消融区域的消融程度的原理，利用预处理后的目标组织数据，结合非线性乘积模型公式，计算出所述各个小目标组织消融区域的消融指数，其计算过程如下： ； 其中，为各个小目标组织消融区域的消融指数，，，和分别为归一化处理后目标组织的消融区域接受激光作用时的光声信号强度、背向散射光强度、热损伤深度和温度，i为各个小目标组织消融区域的数目； 当各个小目标组织消融区域的消融指数低于0.35时，对应低消融程度；当各个小目标组织消融区域的消融指数在0.35~0.7之间时，对应中消融程度；当各个小目标组织消融区域的消融指数高于0.7时，对应高消融程度； 对所述各个小目标组织消融区域的消融程度进行编号，并将所述各个小目标组织消融区域的消融程度及其编号整合至所述脉冲光纤激光器数据集中。

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