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公开（公告）号CN122967928A | 申请号CN202411980987.8 | 专利类型发明专利 |
状态在审 | 国家或地区CN | 申请人浙江省肿瘤医院 |
分类号G16H50/20(2018.01), G06V10/764(2022.01), G06V10/82(2022.01), G06V10/26(2022.01), G06V10/44(2022.01), G06V10/80(2022.01), G06T7/00(2017.01), G06T7/33(2017.01), G06T7/10(2017.01), G06F18/213(2023.01), G06F18/27(2023.01) | 申请日2024-12-31 | 公开日2026-10-23 |
发布日期2026-10-23 | 文档 ID84601468774200004 | 源数据页码1719 |
专利语言zh | ||
本发明属于伤口评估领域，具体是指一种伤口愈合时间预测方法，方法包括信息采集、一次分类、信息互补、训练阶段、二次分类、统计伤口特征数据和预测愈合时间。本方案引入温度特征数据、量化炎症细胞和炎症介质、获取敷料信息和伤口组织类型，使神经网络模型能够充分地综合考虑相关性强的特征数据以进行伤口愈合时间的学习与预测；通过将二维伤口图像与三维伤口图像进行空间对齐和信息融合，促使神经网络学习伤口表面特征和软组织的解剖信息，提高神经网络对深层伤口的严重程度的估计和时间预测准确度，同时，使用模拟图像取代成对训练图像，克服传统监督学习方法中对带注释配准数据的依赖。
附图 1