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龙图腾网恭喜首都医科大学附属北京积水潭医院申请的专利基于深度强化学习的伤口识别检测方法、系统及云平台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：CN119672373B 。

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：202510182545.7，技术领域涉及：G06V10/74；该发明授权基于深度强化学习的伤口识别检测方法、系统及云平台是由王艺设计研发完成，并于2025-02-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度强化学习的伤口识别检测方法、系统及云平台在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，并具体公开了基于深度强化学习的伤口识别检测方法、系统及云平台，包括：基于每个待检测伤口图像的所有类伤口提取信息的组织性损伤赋值结果，获得每个待检测伤口图像的所有参考伤口图像；基于每个待检测伤口图像和对应待检测伤口图像的所有参考伤口图像的所有类伤口提取信息的组织性损伤赋值结果，获得每个待检测伤口图像的所有参考伤口图像的构建直线；基于每个待检测伤口图像的每个参考伤口图像的构建直线，获得每个待检测伤口图像的最佳医嘱药剂用量。本发明综合伤口组织性损伤程度方面和伤口面积方面，精确地计算了每个待检测伤口图像的最佳医嘱药剂用量，以便更好地满足患者的具体需求。

本发明授权基于深度强化学习的伤口识别检测方法、系统及云平台在权利要求书中公布了：1.基于深度强化学习的伤口识别检测方法，其特征在于，包括：S1：基于每个待检测伤口图像和预设深度学习模型，获得每个待检测伤口图像的所有类伤口提取信息，并基于每个待检测伤口图像的所有类伤口提取信息和所有预设强化学习算法，获得每个待检测伤口图像的所有类伤口提取信息的组织性损伤赋值结果；S2：基于预设数据库和每个待检测伤口图像的所有类伤口提取信息的组织性损伤赋值结果，获得每个待检测伤口图像的所有参考伤口图像；S3：基于每个待检测伤口图像和对应待检测伤口图像的所有参考伤口图像的所有类伤口提取信息的组织性损伤赋值结果，获得每个待检测伤口图像的综合组织性损伤值，并基于每个待检测伤口图像的所有参考伤口图像的综合组织性损伤值，获得每个待检测伤口图像的所有参考伤口图像的构建直线；S4：基于每个待检测伤口图像的综合组织性损伤值、伤口面积及每个参考伤口图像的构建直线，获得每个待检测伤口图像与对应待检测伤口图像的每个参考伤口图像之间的伤口相似值，并基于每个待检测伤口图像与对应待检测伤口图像的所有参考伤口图像之间的伤口相似值，获得每个待检测伤口图像的最佳医嘱药剂用量；其中，基于每个待检测伤口图像的所有参考伤口图像的综合组织性损伤值，获得每个待检测伤口图像的所有参考伤口图像的构建直线，包括：获取每个待检测伤口图像的所有参考伤口图像的伤口面积和医嘱药剂用量；将每个待检测伤口图像的每个参考伤口图像的综合组织性损伤值，与对应待检测伤口图像的所有参考伤口图像的综合组织性损伤值的和值之间的商值，当作对应待检测伤口图像的对应参考伤口图像的第一系数；将每个待检测伤口图像的每个参考伤口图像的伤口面积，与对应待检测伤口图像的所有参考伤口图像的伤口面积的和值之间的商值，当作对应待检测伤口图像的对应参考伤口图像的第二系数；将每个待检测伤口图像的每个参考伤口图像的医嘱药剂用量，与对应待检测伤口图像的所有参考伤口图像的医嘱药剂用量的和值之间的商值，当作对应待检测伤口图像的对应参考伤口图像的第三系数；将每个待检测伤口图像的每个参考伤口图像的第一系数，当作横坐标值，对应待检测伤口图像的对应参考伤口图像的第三系数，当作纵坐标值，获得每个待检测伤口图像的每个参考伤口图像的第一定位点；将每个待检测伤口图像的每个参考伤口图像的第二系数，当作横坐标值，对应待检测伤口图像的对应参考伤口图像的第三系数，当作纵坐标值，获得每个待检测伤口图像的每个参考伤口图像的第二定位点；将每个待检测伤口图像的每个参考伤口图像的第一定位点和第二定位点相连，获得每个待检测伤口图像的每个参考伤口图像的定位线段；将每个待检测伤口图像的每个参考伤口图像的定位线段的中点，与坐标原点连接形成的直线，当作对应待检测伤口图像的对应参考伤口图像的构建直线。

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首都医科大学附属北京积水潭医院，其通讯地址为：100035 北京市西城区新街口东街31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”。