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龍圖騰網(wǎng)獲悉中國人民解放軍空軍軍醫(yī)大學(xué)申請的專利基于智能護(hù)理平臺的頜面畸形正頜術(shù)后動態(tài)隨訪系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120376194B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510858242.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G16H80/00；該發(fā)明授權(quán)基于智能護(hù)理平臺的頜面畸形正頜術(shù)后動態(tài)隨訪系統(tǒng)是由楊文娟;劉敏;王亞運;張敏;畢星;曹新華;劉蕊;馬婕;田磊;丁明超設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-06-25向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于智能護(hù)理平臺的頜面畸形正頜術(shù)后動態(tài)隨訪系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了基于智能護(hù)理平臺的頜面畸形正頜術(shù)后動態(tài)隨訪系統(tǒng)，包括：圖像輸入與預(yù)處理模塊，用于采集圖像生成連續(xù)時序圖像序列；幾何流建模模塊，用于構(gòu)建非參數(shù)偏微分幾何流網(wǎng)絡(luò)模型；特征編碼模塊，用于提取結(jié)構(gòu)參數(shù)的特征；參數(shù)優(yōu)化模塊，用于執(zhí)行開爾文?蛇群共振優(yōu)化算法；推理與評分模塊，用于執(zhí)行推理，輸出幾何流演化表示，生成恢復(fù)狀態(tài)評分與異常提示信息；智能護(hù)理平臺集成模塊，用于部署最終的非參數(shù)偏微分幾何流網(wǎng)絡(luò)模型，接收患者圖像，完成恢復(fù)監(jiān)測、評分輸出、異常標(biāo)記與隨訪信息推送。本發(fā)明實現(xiàn)了術(shù)后恢復(fù)建模自動化，提升了評估精度與隨訪效率，助力智能護(hù)理精準(zhǔn)管理。

本發(fā)明授權(quán)基于智能護(hù)理平臺的頜面畸形正頜術(shù)后動態(tài)隨訪系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.基于智能護(hù)理平臺的頜面畸形正頜術(shù)后動態(tài)隨訪系統(tǒng)，其特征在于，包括： 圖像輸入與預(yù)處理模塊，用于采集術(shù)前圖像與術(shù)后圖像，執(zhí)行區(qū)域標(biāo)定與標(biāo)準(zhǔn)化處理，生成連續(xù)時序圖像序列； 幾何流建模模塊，用于構(gòu)建非參數(shù)偏微分幾何流網(wǎng)絡(luò)模型，接收連續(xù)時序圖像序列并提取區(qū)域結(jié)構(gòu)參數(shù)； 特征編碼模塊，用于提取區(qū)域結(jié)構(gòu)參數(shù)的特征，生成區(qū)域權(quán)重參數(shù)、演化方向參數(shù)與時間尺度調(diào)控因子； 參數(shù)優(yōu)化模塊，用于執(zhí)行開爾文-蛇群共振優(yōu)化算法，優(yōu)化區(qū)域結(jié)構(gòu)參數(shù)；其中，所述開爾文-蛇群共振優(yōu)化算法通過為優(yōu)化種群中的個體分配多頻擾動向量，并引入曲率調(diào)節(jié)因子動態(tài)調(diào)整擾動幅度，對所述區(qū)域結(jié)構(gòu)參數(shù)進(jìn)行迭代優(yōu)化； 推理與評分模塊，用于利用優(yōu)化后的非參數(shù)偏微分幾何流網(wǎng)絡(luò)模型執(zhí)行推理，輸出幾何流演化表示，生成恢復(fù)狀態(tài)評分與異常提示信息； 智能護(hù)理平臺集成模塊，用于部署最終的非參數(shù)偏微分幾何流網(wǎng)絡(luò)模型，接收患者術(shù)后圖像，完成恢復(fù)監(jiān)測、評分輸出、異常標(biāo)記與隨訪信息推送； 模塊之間通過如下方法實現(xiàn)： S1、獲取術(shù)前圖像與術(shù)后的若干時段圖像，進(jìn)行區(qū)域標(biāo)定與標(biāo)準(zhǔn)化處理，生成連續(xù)時序圖像序列； S2、基于連續(xù)時序圖像序列，構(gòu)建非參數(shù)偏微分幾何流網(wǎng)絡(luò)模型，非參數(shù)偏微分幾何流網(wǎng)絡(luò)模型包括區(qū)域權(quán)重參數(shù)、演化方向參數(shù)與時間尺度調(diào)控因子； S3、將連續(xù)時序圖像序列輸入非參數(shù)偏微分幾何流網(wǎng)絡(luò)模型，通過局部幾何核函數(shù)對頜面區(qū)域進(jìn)行編碼，生成包含區(qū)域權(quán)重參數(shù)、演化方向參數(shù)與時間尺度調(diào)控因子的幾何流演化表示序列； S4、構(gòu)建開爾文-蛇群共振優(yōu)化算法，初始化包含多頻擾動機制與曲率調(diào)節(jié)因子的種群參數(shù)集合； S5、利用開爾文-蛇群共振優(yōu)化算法，在多頻擾動機制作用下跳出局部極值點，在曲率調(diào)節(jié)因子控制下自適應(yīng)調(diào)整步長，對幾何流演化表示序列進(jìn)行迭代優(yōu)化，生成結(jié)構(gòu)優(yōu)化后的非參數(shù)偏微分幾何流網(wǎng)絡(luò)模型； S6、將結(jié)構(gòu)優(yōu)化后的非參數(shù)偏微分幾何流網(wǎng)絡(luò)模型部署至智能護(hù)理平臺，接收患者術(shù)后圖像，執(zhí)行幾何流推理，輸出恢復(fù)狀態(tài)評分與異常提示信息； S7、依據(jù)恢復(fù)狀態(tài)評分與異常提示信息生成隨訪反饋信息包，完成歸檔與推送； 所述S4具體包括： S41、構(gòu)建開爾文-蛇群共振優(yōu)化算法，優(yōu)化非參數(shù)偏微分幾何流網(wǎng)絡(luò)模型中的區(qū)域權(quán)重參數(shù)、演化方向參數(shù)與時間尺度調(diào)控因子，通過模擬蛇類在多頻共振場中的協(xié)同行動行為實現(xiàn)結(jié)構(gòu)擾動與收斂搜索； S42、設(shè)定優(yōu)化種群參數(shù)集合，其中，為種群規(guī)模，每個個體包含一個結(jié)構(gòu)參數(shù)； S43、為每個個體分配獨立的多頻擾動向量，其中，每一分量表示第個結(jié)構(gòu)參數(shù)維度對應(yīng)的共振頻率，擾動頻率通過在預(yù)設(shè)頻率區(qū)間內(nèi)隨機采樣獲得； S44、在每個結(jié)構(gòu)參數(shù)維度中引入曲率調(diào)節(jié)因子集合，曲率調(diào)節(jié)因子依據(jù)前一階段幾何流演化表示中的梯度變化率計算，動態(tài)調(diào)整各參數(shù)維度的擾動幅度； S45、構(gòu)建多頻共振擾動表達(dá)式，設(shè)第個個體在第個結(jié)構(gòu)參數(shù)維度的擾動向量為； S46、將每個初始個體的結(jié)構(gòu)參數(shù)與擾動向量綁定，形成含擾動的結(jié)構(gòu)參數(shù)，作為開爾文-蛇群共振優(yōu)化算法的初始種群輸入。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人中國人民解放軍空軍軍醫(yī)大學(xué)，其通訊地址為：710032 陜西省西安市新城區(qū)長樂西路145號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。