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龙图腾网恭喜南昌大学第二附属医院申请的专利一种用于外科护理的患者伤口识别系统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：CN119048745B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202411534322.4，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种用于外科护理的患者伤口识别系统是由赵蓓;何琴设计研发完成，并于2024-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于外科护理的患者伤口识别系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于外科护理的患者伤口识别系统，系统包括：分析模块，配置为获取实时的某一伤口图像，根据预设的图像识别模型将某一伤口图像分别与第一伤口图像序列中的各个历史伤口图像进行相似度分析；裁切模块，配置为获取与某一历史伤口图像相对应的某一特征图像，根据某一特征图像与某一历史伤口图像的比值，对某一伤口图像的伤口区域进行裁切，得到包含待识别伤口区域的某一目标伤口图像；计算模块，配置为基于预设的动态滑动窗口在某一目标伤口图像中的待识别伤口区域的边缘上滑动，并根据识别结果计算待识别伤口区域中真实伤口区域的面积。实现了尽可能的减少后续需要识别的像素点数据量，从而提高了患者伤口的识别效率和准确度。

本发明授权一种用于外科护理的患者伤口识别系统在权利要求书中公布了：1.一种用于外科护理的患者伤口识别系统，其特征在于，包括存储器和处理器，所述处理器执行所述存储器存储的计算机程序，以实现如下步骤：获取原始伤口图像，以及在预设历史时间段内的至少一个历史伤口图像，其中，所述原始伤口图像为在所述预设历史时间段之前仅包含未涂覆的伤口区域的伤口图像，任一历史伤口图像中均包含至少一个伤口区域；基于时间顺序对所述至少一个历史伤口图像进行排序，得到与所述预设历史时间段相对应的第一伤口图像序列，并基于预设的对比规则将所述第一伤口图像序列中的各个历史伤口图像分别与所述原始伤口图像进行对比，得到与各个所述历史伤口图像相对应的特征图像，其中，所述基于预设的对比规则将所述第一伤口图像序列中的各个历史伤口图像分别与所述原始伤口图像进行对比，得到与各个所述历史伤口图像相对应的特征图像包括：将所述第一伤口图像序列中的第一历史伤口图像与所述原始伤口图像进行对齐，并判断所述第一历史伤口图像中的伤口区域是否完全覆盖所述原始伤口图像中的伤口区域；若完全覆盖，则在所述第一历史伤口图像中去除包含所述原始伤口图像中的伤口区域，得到与所述第一历史伤口图像相对应的第一特征图像；若未完全覆盖，则直接将所述第一历史伤口图像中的所有特征形成的图像作为与所述第一历史伤口图像相对应的第一特征图像；获取实时的某一伤口图像，根据预设的图像识别模型将所述某一伤口图像分别与所述第一伤口图像序列中的各个历史伤口图像进行相似度分析，并根据分析结果筛选出与所述某一伤口图像相关联的某一历史伤口图像，其中，所述相关联的某一历史伤口图像为所述第一伤口图像序列中与所述某一伤口图像相似度最高的历史伤口图像；获取与所述某一历史伤口图像相对应的某一特征图像，根据所述某一特征图像与所述某一历史伤口图像的比值，对所述某一伤口图像的伤口区域进行裁切，得到包含待识别伤口区域的某一目标伤口图像，其中，所述根据所述某一特征图像与所述某一历史伤口图像的比值，对所述某一伤口图像的伤口区域进行裁切，得到包含待识别伤口区域的某一目标伤口图像包括：根据所述某一特征图像中的像素点数量与所述某一历史伤口图像中的像素点数量的比值，确定与所述某一伤口图像相对应的某一预测特征图像中的预测像素点数量；根据所述预测像素点数量，采用预设的裁切规则在所述某一伤口图像的伤口区域中进行像素点裁切，得到包含待识别伤口区域的某一目标伤口图像，其中，所述裁切规则为沿所述某一伤口图像的伤口区域的外围至内部的方向环绕去除像素点；基于预设的动态滑动窗口在所述某一目标伤口图像中的待识别伤口区域的边缘上滑动，并根据识别结果计算所述待识别伤口区域中真实伤口区域的面积，其中，所述动态滑动窗口根据当前的目标像素点的占比进行动态调整所述动态滑动窗口的尺寸，所述目标像素点为真实伤口区域内的像素点，所述根据识别结果计算所述待识别伤口区域中真实伤口区域的面积包括：获取所述动态滑动窗口滑动时覆盖的滑动区域中所有目标像素点的第一目标数量，以及获取所述待识别伤口区域中其他区域中所有目标像素点的第二目标数量，其中，所述其他区域为所述待识别伤口区域中除去滑动区域的区域；将所述第一目标数量和所述第二目标数量进行叠加，计算得到所述待识别伤口区域中真实伤口区域的面积。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南昌大学第二附属医院，其通讯地址为：330000 江西省南昌市东湖区民德路1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。