[发明专利]一种重睑手术双眼上睑提肌腱膜软悬挂对称处理方法及装置在审
申请号: | 202310348553.5 | 申请日: | 2023-03-31 |
公开(公告)号: | CN116350285A | 公开(公告)日: | 2023-06-30 |
发明(设计)人: | 徐燕;张美英;李昌辉;马廉正;蒋海波 | 申请(专利权)人: | 广州奈瑞儿医疗器械有限公司 |
主分类号: | A61B17/02 | 分类号: | A61B17/02 |
代理公司: | 广州佳睿知识产权代理事务所(普通合伙) 44610 | 代理人: | 徐燕萍 |
地址: | 510000 广东省广州市*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 手术 双眼 上睑提 肌腱 悬挂 对称 处理 方法 装置 | ||
1.一种重睑手术双眼上睑提肌腱膜软悬挂对称处理方法,其特征在于,包括:
获取用户的原始面部图像,基于特征模型对原始面部图像识别得到单睑特征、面部特征;
获取用户的超声眼睑厚度信息;
将单睑特征、面部特征、超声眼睑厚度信息输入到生成神经网络模型生成术后单睑效果图;
将术后单睑效果图与原始面部图像叠加,获得术后面部效果图;
根据用户所选择的术后面部效果图确定重睑手术的术式,并执行重睑手术;
所述术式包括软悬挂切开重睑法,根据用户所选择的术后面部效果图确定采用软悬挂切开重睑法时,所述执行重睑手术包括,切开上睑皮肤到眶隔,去除眶隔脂肪,内侧眼轮匝肌与体积腱膜进行缝合并利用电凝刀对手术缝合线周围的组织进行切除修正,外侧上脸皮肤缝合。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:所述特征模型通过第一训练数据集训练得到,在特征模型输出的预测识别结果与实际识别结果之间的损失值满足预设损失条件的情况下,结束对所述特征模型的训练。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:所述生成神经网络模型通过第二训练数据集训练得到,在生成神经网络模型生成的成术后单睑效果图与术后单睑真实图之间的损失值满足预设损失条件的情况下,结束对所述生成神经网络模型的训练。
4.一种重睑手术双眼上睑提肌腱膜软悬挂对称处理装置,其特征在于,包括:
特征提取模块,用于获取用户的原始面部图像,基于特征模型对原始面部图像识别得到单睑特征、面部特征;
眼睑信息获取模块,用于获取用户的超声眼睑厚度信息;
单睑效果图生成模块,用于将单睑特征、面部特征、超声眼睑厚度信息输入到生成神经网络模型生成术后单睑效果图;
面部效果图生成模块,用于将术后单睑效果图与原始面部图像叠加,获得术后面部效果图;
手术执行模块,用于根据用户所选择的术后面部效果图确定重睑手术的术式,并执行重睑手术;
所述术式包括软悬挂切开重睑法,根据用户所选择的术后面部效果图确定采用软悬挂切开重睑法时,所述手术执行模块还用于切开上睑皮肤到眶隔,去除眶隔脂肪,内侧眼轮匝肌与体积腱膜进行缝合并利用电凝刀对手术缝合线周围的组织进行切除修正,外侧上脸皮肤缝合。
5.根据权利要求4所述的装置,其特征在于:所述特征模型通过第一训练数据集训练得到,在特征模型输出的预测识别结果与实际识别结果之间的损失值满足预设损失条件的情况下,结束对所述特征模型的训练。
6.根据权利要求5所述的装置,其特征在于,还包括:
第一训练数据集获取模块,用于获取第一训练数据集。
7.根据权利要求4所述的装置,其特征在于:所述生成神经网络模型通过第二训练数据集训练得到,在生成神经网络模型生成的成术后单睑效果图与术后单睑真实图之间的损失值满足预设损失条件的情况下,结束对所述生成神经网络模型的训练。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,还包括:
第二训练数据集获取模块,用于获取第二训练数据集。
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