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龙图腾网获悉中国人民解放军总医院第二医学中心申请的专利基于视觉辅助的磁疗背部按摩仪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：CN121129620B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511470219.2，技术领域涉及：A61H7/00；该发明授权基于视觉辅助的磁疗背部按摩仪是由呼延小媛;左婧;刘婷;王佳;李雪娇;付文倩;张艳君;刘云霞;单鑫;曹珊;马艳;余黎君;嵇晓霞;张跃男;曹彩霞;王薇;李梓涵;吴鸾;郝亚静设计研发完成，并于2025-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于视觉辅助的磁疗背部按摩仪在说明书摘要公布了：本发明公开了基于视觉辅助的磁疗背部按摩仪，属于按摩仪技术领域。本发明包括按摩仪主体和控制模块，肩部搭件和收卷仓之间通过胸缚带和背带连接，背带与连接件插接辅助定位，双重固定避免按摩位移，按摩仪主体的背面设置有支撑板，按摩头的内部设置有红外磁疗石，控制模块根据用户背部图像自动划分背部肌肉分区，通过肤色和肌肉纹理变化，识别劳损和僵硬区域并标记重点护理区，基于视觉识别的背部肌肉分区驱动按摩头按摩，并自动调整按摩头的压力和磁疗模式，既能自动适配用户背部实时状态，又能随使用次数迭代优化方案，大幅提升按摩针对性与长期护理效果，满足不同用户的劳损缓解需求，用户可通过终端直观监控按摩区域、重点护理部位。

本发明授权基于视觉辅助的磁疗背部按摩仪在权利要求书中公布了：1.基于视觉辅助的磁疗背部按摩仪，包括按摩仪主体1和控制模块，其特征在于，所述按摩仪主体1的正面设置有布罩棉垫2，布罩棉垫2的内部设置有按摩头25，按摩仪主体1的两侧均设置有收卷仓3，按摩仪主体1的顶部中部设置有摄像组件8，摄像组件8的两侧均设置有肩部搭件10，肩部搭件10和收卷仓3之间通过胸缚带4和背带11连接，按摩仪主体1的背面设置有支撑板15； 所述按摩头25的内部设置有红外磁疗石； 所述控制模块设置于按摩仪主体1的内部，所述控制模块用于根据摄像组件8在按摩前采集的用户背部图像自动划分背部肌肉分区，通过肤色和肌肉纹理变化，识别劳损和僵硬区域并标记重点护理区，基于用户背部肌肉的解剖功能、日常受力特性及历史劳损概率为每个重点护理区分配对应的护理优先级，构建按摩策略数据库，基于视觉识别的背部肌肉分区驱动按摩头25按摩，并自动调整按摩头25的压力和磁疗模式； 其中，所述控制模块包括背部状态识别单元，所述背部状态识别单元基于背部图像划分背部肌肉分区并识别劳损和僵硬区域并标记重点护理区，具体过程包括： 获取摄像组件采集的用户背部原始图像，对所述原始图像进行降噪、白平衡校正及边缘增强预处理，得到清晰背部图像； 提取所述清晰背部图像中的肤色特征值与肌肉纹理特征信息，建立背部图像特征库； 调用预设的人体背部肌肉解剖结构模型，将所述背部图像特征库中的特征数据与解剖结构模型进行特征匹配； 根据匹配结果，结合背部肌肉生理分布规律，将用户背部图像自动划分为斜方肌分区、背阔肌分区、竖脊肌分区及菱形肌分区，生成背部肌肉分区图谱； 在划分完成的背部肌肉分区内，分别提取各分区的肤色变化数据与肌肉纹理变化数据； 将所述肤色变化数据与预设正常肤色阈值范围对比，筛选出肤色异常区域；将所述肌肉纹理变化数据与预设正常纹理特征模板对比，筛选出纹理紊乱区域； 对所述肤色异常区域和纹理紊乱区域进行交集分析，确定疑似劳损僵硬区域； 获取用户历史按摩数据与健康档案信息，结合所述疑似劳损僵硬区域的位置、面积及特征差异，计算该区域的劳损僵硬系数； 当所述劳损僵硬系数大于等于预设系数阈值时，判定该区域为劳损僵硬区域，并基于该区域的重要程度与劳损僵硬程度，标记出重点护理区，同时为每个重点护理区分配对应的护理优先级； 其中，所述按摩策略数据库的构建方法，包括： 获取按摩场景下的多源数据，所述多源数据包括用户背部生理特征数据、用户属性数据、历史按摩策略效果数据、医师专业策略数据及历史执行数据； 对所述用户背部生理特征数据进行语义分割，分为斜方肌、背阔肌、竖脊肌、菱形肌四大分区，并为每个分区分配唯一分区ID；对每个分区的生理特征进行特征提取及标签化处理，得到每个分区的特征标签组合；采用列式数据库存储所述分区ID、特征标签组合、采集时间戳及区块链存证哈希值，建立分区ID-特征标签组合联合索引，得到背部分区特征基础库； 将按摩策略拆解为三类元单元：磁疗元单元、按摩动作元单元及时间控制元单元；并为每个元单元分配唯一元单元ID；基于所述医师专业策略数据与历史执行数据，计算每个元单元与特征标签的适配度，并建立元单元-特征标签适配度矩阵；计算不同元单元间的兼容性，并建立元单元-元单元兼容性矩阵；采用图数据库存储所述元单元ID、适配度矩阵、兼容性矩阵及元单元参数，得到按摩策略元库，其中，节点为元单元，边为适配兼容关系，边属性为适配度兼容性数值； 确定各背部分区的优先级系数；对所述特征标签组合与元单元组合进行特征匹配，计算特征匹配度系数；基于所述历史执行数据与医师专业策略数据，计算元单元组合的历史效果值系数；基于所述优先级系数、特征匹配度系数及历史效果值系数计算元单元组合的价值总评分；建立特征标签组合-元单元组合-价值总评分关联关系，存储至关系型数据库，得到特征-策略价值关联库； 获取人工匹配的特征-策略样本集，筛选所述样本集中特征标签完整且价值总评分≥预设阈值的样本，采用CNN层提取特征标签的局部关联特征，通过Transformer层引入分区优先级注意力权重处理多分区特征的全局关联，结合价值损失与冲突风险损失构建双损失函数，基于所述样本集训练获得按摩策略适配模型； 基于所述背部分区特征基础库、按摩策略元库、特征-策略价值关联库及按摩策略适配模型构建按摩策略数据库。

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