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龙图腾网恭喜宁波口腔医院集团有限公司申请的专利一种基于物理神经网络处理图像数据的OSA疗效预测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：CN119559166B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202510106359.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于物理神经网络处理图像数据的OSA疗效预测方法是由郭泾;李娜;潘凌峰;孙建锋;王林;张伟;石玉心;罗晴;雷洋;杨彦芃设计研发完成，并于2025-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于物理神经网络处理图像数据的OSA疗效预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于物理神经网络处理图像数据的OSA疗效预测方法，涉及OSA疗效预测技术领域，构建PINN模型且输入层接收关键特征点。本发明具备了通过建立物理信息神经网络模型PINN，本方法能够综合考虑患者的个体差异、术前上气道形态及大小等因素，对术后上气道形态及大小变化进行准确预测，这大大提高了预测的准确性和可靠性，且PINN模型通过引入物理约束和神经网络计算，能够更准确地反映患者术后的实际情况，这降低了预测结果的不确定性，为医生制定个性化治疗方案提供了有力支持，而基于准确的预测结果，医生可以为患者提供个性化的治疗方案，这不仅可以提高治疗效果，还可以减少患者的痛苦和手术风险。

本发明授权一种基于物理神经网络处理图像数据的OSA疗效预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于物理神经网络处理图像数据的OSA疗效预测方法，其特征在于：包括以下预测方法：步骤Ⅰ、收集OSA患者的图像数据，并提取关键特征点腭咽长度和下颌体长度；步骤Ⅱ、构建PINN模型，该PINN模型包括输入层、隐藏层和输出层，输入层接收关键特征点分别为腭咽长度和下颌体长度，输出层输出上气道最小横截面积MAA的横径LAT、上气道最小横截面积MAA的前后径AP和关节角的相对变化量以及中间变量；步骤Ⅲ、训练PINN模型，通过数据损失项和物理损失项来优化PINN模型，数据损失项使PINN模型根据历史数据学习上气道参数的变化规律，物理损失项使PINN模型预测结果符合上气道的物理原理；步骤Ⅳ、基于PINN模型的预测结果，评估OSA伴骨性II类术后的疗效，并输出预测报告；所述构建PINN模型包括应变应力关系建立、应力计算第一主应力、平面面积改变；所述应变应力关系建立的过程如下：应用应力与应变关系，并引入中间变量fjj＝1…6分别对应εx，εy，εz，γxy，γyz，γxz正应变与剪应变相关的量，采用变化的量将中间变量看作是沿x轴，y轴，z轴以及不同平面的偏微分计算，表达式如下； 其中：代入公式计算时，设定腭咽长度为l，下颌体长度为m；fjj＝1…6为三维应力应变关系的表达式，将难以直接处理的应力分量转化为可由神经网络学习的形式，代表在不同方向和不同平面上应变与应力之间的关系调整；qii＝1,2,3,4,5,6分别代表平面应力σx，σy，σz和剪应力τxy，τxz，τyz，E为弹性模量，v为泊松比；所述应力计算第一主应力的过程如下：基于应力不变性准则，应力计算第一主应力ζ1；应力状态可以用应力张量σ来表示，表达式如下： 基于应力不变性准则，主应力ζ1是应力张量的特征值，应力张量的特征方程detσ-ζI＝0，其中I为单位矩阵，ζ为主应力，应力张量的特征方程是关于平面应力σx，σy，σz和剪应力τxy，τxz，τyz这六个变量的函数，其结果为三个主应力ζ1、ζ2和ζ3，分别代表第一主应力、第二主应力和第三主应力；所述构建PINN模型中的所述应变应力关系建立与所述应力计算第一主应力的计算是相互关联的，正应变和剪应变的变化会影响应力张量的分布，进而影响主应力的计算，PINN模型通过神经网络学习到的应力的值会影响第一主应力的计算结果，PINN模型与第一主应力存在关系如下：ζ1＝Hσx,σx,σx,τxy,τyz,τxz；同时结合PINN模型中的所述应变应力关系建立，引入的中间变量与应力存在函数关系，所以将ζ1＝Hσx,σx,σx,τxy,τyz,τxz转化为：ζ1＝H*f1l,m,f2l,m,f3l,m,f4l,m,f5l,m,f6l，m；所述平面面积改变的过程如下：基于主应力和气压的关系，平面面积改变，在三维坐标系中，平面面积的改变考虑为某个曲面的面积变化ΔS；基于主应力和气压的关系，存在关系ΔS＝Iζ1，曲面面积的改变受到主应力的影响，而主应力又与气压有关，主应力的变化会导致曲面的变形，从而引起面积的改变，因第一主应力与中间变量存在一定的关系，表达式如下：ζ1＝H*f1l,m,f2l,m,f3l,m，f4l,m，f5l,m，f6l，m；得出主应力和气压的函数关系：ΔS＝I*Hf1l,m,f2l,m,f3l,m，f4l,m，f5l,m，f6l，m；其中；代入公式计算时，设定腭咽长度为l，下颌体长度为m；所述PINN模型具体包括：第一部分：应变应力关系建立，引入中间变量对应正应变与剪应变相关的量，通过神经网络学习这些中间变量与应力的关系；第二部分：结合物理约束，将应变与应力在三维情况下的对应关系、应力不变性准则以及平面面积的改变与主应力的关系作为约束条件，引入神经网络中；第三部分：通过最小化数据损失项和物理约束损失项，训练PINN模型，使其预测术后上气道的形态及大小变化；所述训练PINN模型包括损失函数的构建和总损失函数；所述损失函数的构建包括数据损失项和物理约束损失项；所述数据损失项表示为： 其中：kli，mi为神经网络，li，mi，yi为已知的历史数据；yi＝ai，bi，ci；代入公式计算时，设定腭咽长度为l，下颌体长度为m，横径LAT为a，前后径AP为b，关节角为c；所述物理约束损失项包括第一部分约束、第二部分约束和第三部分约束；所述第一部分约束为： 所述第二部分约束为： 所述第三部分约束为： 其中：ΔS表示曲面的面积变化；H*表示函数，H*是接收六个f函数的结果；I表示单位矩阵。

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