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龙图腾网获悉中国医学科学院北京协和医院申请的专利一种影像数据的图像处理方法及智能激光装置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：CN119991815B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202510458038.1，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权一种影像数据的图像处理方法及智能激光装置是由李珍;赵继志;李倩;郑颖;张韬;万阔;王琪设计研发完成，并于2025-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种影像数据的图像处理方法及智能激光装置在说明书摘要公布了：本发明涉及激光技术领域，尤其涉及一种影像数据的图像处理方法及智能激光装置，方法包括：获取用户第一位置的多模态影像数据；将第一位置的多模态影像数据重建为3D图像，并根据3D图像自动识别并获取指定区域基本信息；将指定区域基本信息输入提前构建的评分模型中，获取用户的指定区域状态评分，根据用户的指定区域状态评分以及提前设定的处理参数设定规则，获取相关参数；根据3D图像以及指定区域位置，计算生成机械臂的精确路径，机械臂沿精确路径到达指定区域，根据相关参数运行机械臂连接的激光处理头。本发明利用影像数据的图像处理方法及智能激光装置，解决了激光装置操作的精准性和一致性不足问题，实现了精准性、一致性、微创性。

本发明授权一种影像数据的图像处理方法及智能激光装置在权利要求书中公布了：1.一种影像数据的图像处理方法，其特征在于，包括： S100、获取用户第一位置的多模态影像数据；所述第一位置为口腔内部或待测皮肤； S200、将所述用户第一位置的多模态影像数据重建为3D图像，并根据3D图像自动识别并获取指定区域基本信息； 所述指定区域基本信息包括：指定区域位置、指定区域大小、指定区域深度以及指定区域不规则度； 所述指定区域基本信息基于指定区域基本信息获取模型对所述3D图像训练识别得到，其中，在所述指定区域基本信息获取模型对所述3D图像进行训练识别过程中，对所述3D图像进行GS预处理，以将所述3D图像转换为稀疏高斯点云表示，所述指定区域基本信息获取模型为卷积神经网络模型； S300、将所述指定区域基本信息中的指定区域大小、指定区域深度以及指定区域不规则度输入提前构建的评分模型中，获取用户的指定区域状态评分，根据所述用户的指定区域状态评分以及提前设定的处理参数设定规则，获取相关参数； S400、根据所述3D图像以及指定区域位置，计算生成机械臂的精确路径，机械臂沿所述精确路径到达指定区域，根据相关参数运行所述机械臂连接的激光处理头； 所述S300包括： S310、将所述指定区域基本信息中的指定区域大小、指定区域深度以及指定区域不规则度输入提前构建的评分模型中，获取用户指定区域的指定区域状态第一评分； S320、将所述指定区域状态第一评分进行归一化处理，获取指定区域状态评分； S330、根据所述指定区域状态评分以及参数设定规则，获取相关参数； 所述S310包括： 将所述指定区域大小、指定区域深度以及指定区域不规则度输入以下公式中，获取用户指定区域状态第一评分： ； 其中，ωs为指定区域大小的影响权重，ωD为指定区域深度的影响权重，ωF表示指定区域形态的影响权重，S为指定区域大小，Smax为指定区域大小设定的最大参考值，ks为非线性强度系数，D为指定区域深度，Dmax为设定的最大参考深度，βD为饱和曲线陡峭程度，F为指定区域不规则度，Score为指定区域状态第一评分； 所述S320包括： 将所述指定区域状态第一评分输入以下公式中进行归一化处理，获取指定区域状态评分： ； 其中，FinalScore为指定区域状态评分，ωs为指定区域大小的影响权重，ωD为指定区域深度的影响权重，ωF表示指定区域形态的影响权重，ks为非线性强度系数，Dmax为设定的最大参考深度，Fmax为设定的最大不规则度。

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