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龙图腾网获悉中国人民解放军空军军医大学申请的专利一种小程序端伤口图像智能分析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：CN120510159B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202511009467.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种小程序端伤口图像智能分析方法是由康文雯;郑婉君;骆婧;周纹娟;袁琰琴设计研发完成，并于2025-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种小程序端伤口图像智能分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种小程序端伤口图像智能分析方法，涉及图像识别技术领域，包括根据小程序端设定的图像获取端口与辅助端；本发明通过设定图像获取端口与辅助端，构建不同网络下的图像扩散模型，输出的图像影响分析值可以量化网络因素对图像分析的影响程度，结合预设的图像影响虚拟机制，对实时图像数据进行合理化补充恢复，从二维图像数据初步提取需求特征后构建伤口三维动态模型，依据人体标准图进行动态匹配，并对未来阶段的愈合情况进行分析判断，预测的伤口恢复体积值和实际伤口图像数据，能够得到伤口的之间愈合度，对伤口愈合过程进行假性分析判断，有助于识别伤口愈合过程中可能出现的假象，提高对伤口识别的质量。

本发明授权一种小程序端伤口图像智能分析方法在权利要求书中公布了：1.一种小程序端伤口图像智能分析方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：根据小程序端设定的图像获取端口与辅助端，进行伤口图像数据获取，并对获取的伤口图像数据进行预处理，根据监测端对伤口图像数据传输时的网络速率进行获取构建网络数据集； 步骤二：根据伤口图像数据与网络数据集，建立对不同网络下图像分析的图像扩散模型，以输出图像影响分析值； 步骤三：获取实时状态下的伤口图像数据，并根据图像扩散模型进行网络速率分析，生成图像影响分析值，并根据预设的图像影响虚拟机制，进行图像数据的补充恢复，生成正常状态下的实时伤口图像数据； 步骤四：根据正常状态下的实时伤口图像数据进行图像特征分析，结合伤口所在部位进行伤口三维动态模型构建，生成实时伤口三维动态模型，根据实时构建的伤口三维动态模型，依据人体标准图进行动态匹配，以未来阶段时间进行愈合分析判断，生成预测的伤口恢复体积值； 步骤五：获取预测的伤口恢复体积值，结合实际获取的伤口图像数据，计算伤口恢复完整度，通过对比当前伤口状态与预测痊愈状态的差异，生成伤口恢复分析数据集； 步骤六：获取伤口恢复分析数据集，对伤口愈合过程中的状态，进行伤口假性分析判断，生成伤口图像的识别报告； 进行伤口假性分析判断，生成伤口图像的识别报告，具体包括如下： S500、获取正常状态下的实时伤口图像数据的二维图像，根据二维图像进行实时伤口二维颜色特征提取，并与三维动态模型的愈合度η进行联合判断，根据伤口区域内第i像素的饱和度值，健康皮肤参考区域第i像素的饱和度值，综合得到对应区域饱和度均值，根据对应区域饱和度均值进行方差计算，得到伤口异常对比方差设为S； S501、伤口图像的识别报告，包括若η1，表示愈合延迟，SY，Y为设定的方差标准阈值，则判定为假性异常现象； 若η0.8，则代表愈合正常，SY，则判定为假性异常现象。

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