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龙图腾网获悉南昌市高新区人民医院(南昌大学第一附属医院高新医院)申请的专利一种烧伤创面区域分割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：CN121236098B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511784786.5，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种烧伤创面区域分割方法及系统是由黄明;杨洋设计研发完成，并于2025-12-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种烧伤创面区域分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种烧伤创面区域分割方法及系统，通过构建解剖学数据库，获取待分割图像，采用轻量级CNN分类器，提取特征向量；根据特征向量，确定烧伤创面的愈合阶段，并根据愈合阶段，调整边界参数；将待分割图像输入改进的U‑Net编码器网络中，输出分割掩码和边界概率图；根据边界概率图，确定交互区域，并参考分割掩码，在交互区域内进行交互，根据交互数据，生成平滑边界；对平滑边界进行融合先验约束的后处理优化，得到目标边界，以完成烧伤创面区域分割，具体的，先验知识为分割提供基础约束，交互式操作针对性修正复杂区域，后处理则实现全局一致性优化，形成“约束‑修正‑优化”的闭环处理流程。

本发明授权一种烧伤创面区域分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种烧伤创面区域分割方法，其特征在于，所述方法包括： 构建解剖学数据库，所述解剖学数据库包括人体各部位对应的皮肤厚度、真皮层残留概率分布以及典型边界形态向量； 获取待分割图像，采用轻量级CNN分类器，提取特征向量，所述特征向量包括红肿面积占比、渗液区域灰度均值、创面纹理熵以及边界模糊度； 根据所述特征向量，确定烧伤创面的愈合阶段的表达式为： ； 其中，σ为Softmax函数，W为3×4权重矩阵，b为偏置向量，输出S∈{0,1,2}，分别对应急性期、炎症期、修复期，，v1为红肿面积占比，v2为渗液区域灰度均值，v3为创面纹理熵，v4为边界模糊度，并根据所述愈合阶段，调整边界参数； 将所述待分割图像输入改进的U-Net编码器网络中，输出分割掩码和边界概率图，其中，所述边界参数用于作为改进的U-Net编码器网络的外部参数输入，动态调整特征提取策略； 根据所述边界概率图，确定交互区域，并参考所述分割掩码，在所述交互区域内进行交互，根据交互数据，生成平滑边界，包括： 根据所述边界概率图，计算每个边界像素的不确定性指数，并将不确定性指数大于第一阈值的边界像素进行标记，将标记的边界像素组合，得到所述交互区域； 通过人工方式在所述交互区域内标记控制点，并采用B样条曲线对所述控制点进行拟合，得到第一平滑边界； 通过人工方式在所述交互区域内标记涂鸦区域，计算所述涂鸦区域内像素的特征均值，根据所述特征均值，在先验数据库中调用特征偏差小于第二阈值的模板区域； 计算所述涂鸦区域与所述模板区域的匹配度，并判断所述匹配度是否大于第三阈值； 若判断所述匹配度大于第三阈值，则调用对应的模板区域的边界过渡参数，根据所述边界过渡参数，生成第二平滑边界； 对所述平滑边界进行融合先验约束的后处理优化，计算平滑处理后的边界与解剖学先验的吻合度，若判断所述吻合度大于第四阈值，则结合初始分割的边界概率图与交互标记的约束，采用能量最小化算法对边界进行调整，得到目标边界，以完成烧伤创面区域分割； 改进的U-Net编码器网络基于ResNet-34，通过引入多尺度特征融合模块和空洞卷积层，增强对烧伤创面特征的捕捉能力，其中，在改进的U-Net编码器网络中的第3层中嵌入解剖学特征映射函数‌； 所述解剖学特征映射函数的表达式为： ； 其中，wt，wp，wb为权重系数，为图像像素坐标为的皮肤厚度，为图像像素坐标为的烧伤后仍有真皮层残留的概率，Bm为匹配到的典型边界形态向量中与当前图像最相似的分量，为函数输出值，用于调整对应像素的特征提取权重。

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