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龙图腾网获悉丽水市人民医院申请的专利基于生成对抗网络的创面修复效果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：CN120598821B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202511099570.5，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权基于生成对抗网络的创面修复效果预测方法是由刘森军;何梦蓉;沈永辉;蔡森;沈晓晓;万绍乐;何梦琪设计研发完成，并于2025-08-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于生成对抗网络的创面修复效果预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于生成对抗网络的创面修复效果预测方法，S1.生成标准化面部小创口图像数据集；S2.得到预处理后的面部小创口图像数据；S3.形成具有明确创口区域标识的特征图像数据；S4.基于特征图像数据构建轻结构Pix2Pix生成对抗网络；S5.对轻结构Pix2Pix生成对抗网络中的关键超参数及结构参数进行编码，形成最优参数配置；S6.利用最优参数配置对轻结构Pix2Pix生成对抗网络进行迭代训练，输出预测的修复效果图像数据。本发明通过卷积映射函数将掩码控制信息与特征图进行深度融合，使得生成器对关键区域的纹理、边缘与色彩梯度建模更加精准，从而显著提升了局部修复图像的真实性与细节完整性。

本发明授权基于生成对抗网络的创面修复效果预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于生成对抗网络的创面修复效果预测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1.采集面部小创口图像数据，并进行标准化处理，生成标准化面部小创口图像数据集； S2.对标准化面部小创口图像数据集实施图像预处理，得到预处理后的面部小创口图像数据； S3.对预处理后的面部小创口图像数据进行多特征提取，进行多特征融合，得到初步融合特征，形成具有明确创口区域标识的特征图像数据； S4.基于特征图像数据构建轻结构Pix2Pix生成对抗网络； 所述S4包括以下步骤： S41.基于具有明确创口区域标识的特征图像数据构建面部小创口修复专用的改进轻结构Pix2Pix生成对抗网络，改进轻结构Pix2Pix生成对抗网络的生成器采用域特定的改进编码器-解码器结构，并在编码器与解码器之间设置区域敏感特征融合模块，区域敏感特征融合模块用于对初步融合特征与对应的区域像素级掩码进行逐像素加权融合，生成增强特征向量 其中，为第张初步融合特征，为卷积变换函数，表示逐像素乘积操作，表示特征融合运算； S42.引入多尺度Patch判别模块构建改进轻结构Pix2Pix生成对抗网络判别器，针对生成面部小创口图像中面部小创口区域采用与对应区域像素级掩码联合评估局部真实性，输出局部判别概率图； S43.定义集成面部小创口区域信息的目标函数，在生成对抗损失与像素级重建损失的基础上引入创口区域专向损失及局部对抗损失，用于强化面部小创口修复区域的细节还原与局部真实性校正，并构建面部小创口区域信息的目标函数： ； 其中，分别为权重系数； S44.输出构建完成的改进轻结构Pix2Pix生成对抗网络，其中生成器与判别器均集成面部小创口修复领域的专向模块与损失控制机制； S5.对轻结构Pix2Pix生成对抗网络中的关键超参数及结构参数进行编码，形成初始参数集，采用猫群优化算法对初始参数集进行全局搜索和动态参数优化，通过迭代调整生成器与判别器中的关键参数，形成最优参数配置； S6.利用最优参数配置对轻结构Pix2Pix生成对抗网络进行迭代训练，将待预测的面部小创口图像数据输入训练优化的轻结构Pix2Pix生成对抗网络，对面部小创口修复效果的预测，并输出预测的修复效果图像数据。

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