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龙图腾网获悉武汉长江激光科技有限公司申请的专利一种强脉冲光皮肤美容局部区域识别方法及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：CN119339149B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202411485031.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种强脉冲光皮肤美容局部区域识别方法及系统是由顾勇刚;艾畅;路思远;黄翔;朱显峰;徐鸳;徐红星设计研发完成，并于2024-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种强脉冲光皮肤美容局部区域识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种强脉冲光皮肤美容局部区域识别方法及系统，涉及光疗技术领域，上述方案包括采集患者的面部原始图像并获取历史皮肤治疗分割数据集，对面部原始图像进行预处理，获取面部标准图像；基于皮肤治疗分割数据集中的图像特征信息，构建皮肤区域划分模型，将面部标准图像输入皮肤区域划分模型进行目标识别，获取面部标准图像中的多个待治疗区域图像；对待治疗区域图像进行独立成分分析，获取待治疗区域图像中的黑色素通道和血红蛋白通道；构建多模态注意力网络模型，并将黑色素通道和血红蛋白通道输入多模态注意力网络模型进行特征提取和分割，分别获取黑色素分割信息和血红蛋白分割信息；将黑色素分割信息和血红蛋白分割信息进行融合，获取皮肤治疗分割图，并采集皮肤治疗分割图中的治疗特征，根据随机森林分类器对治疗特征进行分类，获取每个待治疗区域图像对应的皮肤治疗类型，并给出与皮肤治疗类型对应的治疗方案。本发明有助于提升皮肤区域划分模型的局部细节敏感性和全局信息处理效率。

本发明授权一种强脉冲光皮肤美容局部区域识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种强脉冲光皮肤美容局部区域识别方法，其特征在于，所述方法包括： 采集患者的面部原始图像并获取历史皮肤治疗分割数据集，对所述面部原始图像进行预处理，获取面部标准图像； 基于所述皮肤治疗分割数据集中的图像特征信息，构建皮肤区域划分模型，将所述面部标准图像输入所述皮肤区域划分模型进行目标识别，获取所述面部标准图像中的多个待治疗区域图像； 所述基于所述皮肤治疗分割数据集中的图像特征信息，构建皮肤区域划分模型，具体包括： 获取皮肤治疗分割数据集中的单模态图像数据和多模态图像数据，并将所述单模态图像数据和多模态图像数据以预设比例划分为第一图像数据和第二图像数据，并基于特征提取函数提取所述第一图像数据和所述第二图像数据中的数据特征； 基于所述第一图像数据中的数据特征，构建初始多模态注意力融合网络，并采用多尺度特征融合增加所述初始多模态注意力融合网络的感受野； 对所述初始多模态注意力融合网络进行图像深度特征提取，并使用注意力机制对所述初始多模态注意力融合网络中的图像深度特征通道进行标定，获取标定图像深度特征； 将所述标定图像深度特征与所述面部原始图像融合，构建多模态注意力融合网络，并根据所述第二图像数据中的数据特征和损失函数训练所述多模态注意力融合网络，获取所述皮肤区域划分模型； 所述特征提取函数与损失函数的表达式分别为： ； ； 其中，M c F表示特征提取函数，F表示输入注意力机制模块的特征图，σ表示激活函数，MLP表示三层感知器内置的优化函数，AvgPool表示平均池化函数，W 0表示第一权重矩阵，W 1表示第二权重矩阵，表示平均池化后的特征，L total 表示损失函数，α表示权重损失参数，q表示模型输出的真实标签值，p表示模型输出的预测值，δ表示边缘调节参数，N表示输入模型的样本总数，n表示第n个样本，ω表示超参数，q n 表示第n个样本的真实标签值，p n 表示第n个样本的预测值； 对所述待治疗区域图像进行独立成分分析，获取所述待治疗区域图像中的黑色素通道和血红蛋白通道； 所述对所述待治疗区域图像进行独立成分分析，获取所述待治疗区域图像中的黑色素通道和血红蛋白通道，具体包括： 基于皮肤色彩密度函数，构建皮肤光学模型，并向所述皮肤光学模型引入皮肤光学模型和预测纯色密度向量，以获取合成皮肤色彩密度函数； 基于所述合成皮肤色彩密度函数和最小二乘法，分别求解所述待治疗区域图像中的黑色素通道和血红蛋白通道； 所述合成皮肤色彩密度函数的表达式为： ； ； 其中，I x,y 表示皮肤色彩密度函数，x表示像素点的横坐标，y表示像素点的横坐标，c m 表示每单位密度黑色素的纯色特征，c h 表示每单位密度血红蛋白的纯色特征，表示每个像素点中黑色素的相对数量，表示每个像素点中血红蛋白的相对数量，Δh表示由其他皮肤色素和结构产生的静止列向量，S x,y 表示合成皮肤色彩密度函数，表示预测纯色密度向量，K表示第一密度控制参数，j表示第二密度控制参数； 构建多模态注意力网络模型，并将所述黑色素通道和所述血红蛋白通道输入所述多模态注意力网络模型进行特征提取和分割，分别获取黑色素分割信息和血红蛋白分割信息； 将所述黑色素分割信息和所述血红蛋白分割信息进行融合，获取皮肤治疗分割图，并采集所述皮肤治疗分割图中的修复特征，根据随机森林分类器对所述修复特征进行分类，获取每个待治疗区域图像对应的皮肤治疗类型，并给出与皮肤治疗类型对应的治疗方案。

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