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龙图腾网获悉中国人民解放军总医院第四医学中心申请的专利基于混合Transformer的皮肤微环境动态补偿神经网络构建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：CN120319478B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510470617.8，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权基于混合Transformer的皮肤微环境动态补偿神经网络构建方法是由李炳旻;唐浩文;曹银彪;王芳芳;赵梓淇设计研发完成，并于2025-04-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于混合Transformer的皮肤微环境动态补偿神经网络构建方法在说明书摘要公布了：本发明提供基于混合Transformer的皮肤微环境动态补偿神经网络构建方法，涉及电数字数据处理技术领域，本发明通过利用混合Transformer构建的皮肤微环境动态补偿神经网络模型，在设计上融合多光谱成像与深度学习的优势，通过动态调整模型初始权重，实现对皮肤微环境的精准感知和评估；克服了常规算法固有的静态系统局限性，提供了更为个性化和动态化的健康监测系统；通过多维度评估指标的运用，该技术为皮肤护理提供了更具针对性的策略，也提升了个体化皮肤健康管理的精确度和有效性。

本发明授权基于混合Transformer的皮肤微环境动态补偿神经网络构建方法在权利要求书中公布了：1.基于混合Transformer的皮肤微环境动态补偿神经网络构建方法，其特征在于，具体步骤包括： 步骤S1：在目标用户的皮肤待涂抹区域间隔涂布多类型的检测膜，所述检测膜含有标记感应化合物，标记感应化合物用于生成表征皮肤微环境且与皮肤健康状况相关的生物标识光学信号； 检测膜中含有的标记感应化合物根据其类型的不同分别生成三类检测膜：敏感型检测膜、通用型检测膜和特效型检测膜，具体包括： 敏感型检测膜采用含有光学敏感化合物的聚合物基质检测膜，该敏感型检测膜类型标记为“P1”，用于采集皮肤表层的湿度及纹理特征信号； 通用型检测膜采用基于荧光标记化合物的透明检测膜，该通用型检测膜类型标记为“P2”，用于生成皮肤表面光学反射特征信号； 特效型检测膜采用包含热响应标记化合物的检测膜结构，该特效型检测膜类型标记为“P3”，用于生成皮肤深层温差特征信号； 设置每种类型检测膜在皮肤待涂抹区域中均进行相同数量的区域涂布； 将各类型检测膜的涂布区域进行标记，形成标记集，；，和分别表征敏感型检测膜、通用型检测膜和特效型检测膜的涂布区域，其中n为各类型检测膜的涂布区域位置数量，i为涂布区域位置的索引标记； 使用预设的波长光源对标记感应化合物进行初步激活； 标记感应化合物激活后生成与皮肤健康状况对应的生物标识光学信号，生物标识光学信号包括荧光强度、光谱反射率和温度响应变化； 步骤S2：采用多光谱成像设备对皮肤待涂抹区域的各类型检测膜所呈现的生物标识光学信号进行图像采集，所述图像包含经过预处理后的多光谱图像数据； 步骤S3：通过互联网将所述预处理后的多光谱图像数据上传至云端神经网络平台，所述云端神经网络平台利用基于混合Transformer架构的皮肤微环境动态补偿神经网络模型，对多光谱图像数据进行分析并结合模型初始权重，以生成多维皮肤健康状况评价指标； 步骤S4：使用分段函数对多维皮肤健康状况评价指标进行分析处理，以生成用于评估皮肤健康状态的分段评价函数模型； 步骤S5：基于所述分段评价函数模型，对目标用户的皮肤待涂抹区域进行皮肤缺陷程度的评估，并据此生成目标用户的皮肤护理调整策略； 步骤S6：获取目标用户的皮肤待涂抹区域在执行皮肤护理调整策略后的多维皮肤健康状况评价指标，并计算生成相应的分段评价函数模型； 基于分段评价函数模型的皮肤缺陷程度评估结果，计算模型预测结果与用户实际健康状况之间的偏差，并据此调整混合Transformer架构的皮肤微环境动态补偿神经网络模型的模型初始权重。

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中国人民解放军总医院第四医学中心，其通讯地址为：100000 北京市海淀区阜成路51号解放军总医院第四医学中心；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”。