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龙图腾网获悉盛恩(北京)医药科技有限公司申请的专利基于3D点云重构的创面愈合进度预测方法、系统、电子设备及存储介质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：CN121370065B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202511566921.9，技术领域涉及：A61B5/00；该发明授权基于3D点云重构的创面愈合进度预测方法、系统、电子设备及存储介质是由毛世杰设计研发完成，并于2025-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于3D点云重构的创面愈合进度预测方法、系统、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于3D点云重构的创面愈合进度预测方法、系统、电子设备及存储介质，涉及3D点云重构技术领域，本申请通过获取创面的反射光谱数据和初始三维点云数据，生成含血红蛋白浓度、组织氧合状态等生物指标的光谱特征向量。处理初始点云得保留空间形态的目标数据，将光谱特征值与目标点云空间坐标逐点融合，生成三维点云数据立方体。用3D卷积神经网络提取立方体中空间结构特征，通过光流法追踪相邻时间点的光谱特征变化量，耦合两者。基于耦合结果构建细胞迁移图，分析图中节点连接强度变化趋势，得到创面愈合进度预测结果，能够提升创面愈合进度预测的准确性与全面性。

本发明授权基于3D点云重构的创面愈合进度预测方法、系统、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于3D点云重构的创面愈合进度预测方法，其特征在于，包括： 获取创面组织的反射光谱数据和初始三维点云数据，基于所述反射光谱数据，生成包含多个生物指标的光谱特征值的光谱特征向量，所述多个生物指标包括血红蛋白浓度和组织氧合状态； 对所述初始三维点云数据进行处理，得到保留创面空间形态特征的目标三维点云数据，将所述光谱特征向量中的光谱特征值与所述目标三维点云数据的空间坐标进行逐点映射融合，生成三维点云数据立方体； 采用3D卷积神经网络，提取所述三维点云数据立方体中的空间结构特征，利用光流法追踪相邻时间点的所述光谱特征向量对应的光谱特征变化量，对所述空间结构特征与所述光谱特征变化量进行耦合处理； 基于耦合处理结果，构建创面组织的细胞迁移图，通过分析所述细胞迁移图中各节点连接强度的变化趋势，得到创面愈合进程中的愈合进度预测结果； 其中，所述对所述初始三维点云数据进行处理，得到保留创面空间形态特征的目标三维点云数据，将所述光谱特征向量中的光谱特征值与所述目标三维点云数据的空间坐标进行逐点映射融合，生成三维点云数据立方体，包括： 对所述初始三维点云数据按照点云密度划分为多个创面区域，选取各所述创面区域内反映空间形态变化的特征点，将所述特征点组合，形成目标三维点云数据；获取所述反射光谱数据的位置标记，将所述光谱特征向量中的每个光谱特征值与对应的所述位置标记进行关联，并确定每个所述光谱特征值在所述目标三维点云数据中对应的空间坐标；将所有关联后的光谱特征值与所述对应的空间坐标进行逐点映射融合，生成三维点云数据立方体； 其中，所述采用3D卷积神经网络，提取所述三维点云数据立方体中的空间结构特征，利用光流法追踪相邻时间点的所述光谱特征向量对应的光谱特征变化量，对所述空间结构特征与所述光谱特征变化量进行耦合处理，包括： 采用3D卷积神经网络，按照从创面组织的边缘、创面组织的中部、至创面组织整个创面范围的层次，划分所述三维点云数据立方体并分别进行处理，以提取不同层次的结构信息，基于所述不同层次的结构信息，生成空间结构特征；利用光流法选取每相邻两个时间点的光谱特征向量，比较所述每相邻两个时间点的光谱特征向量中对应的光谱特征值，得到多个光谱特征变化量；将所述空间结构特征与所有的所述光谱特征变化量进行关联整合，得到耦合处理结果。

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