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龙图腾网获悉盐城市大丰人民医院申请的专利基于大数据学习的医院科室用影像辅助分析诊断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：CN120376102B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202510456216.7，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权基于大数据学习的医院科室用影像辅助分析诊断系统是由杨卫;杨立伟;周子钰;征丹丹设计研发完成，并于2025-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据学习的医院科室用影像辅助分析诊断系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于大数据学习的医院科室用影像辅助分析诊断系统，属于医疗影像诊断技术领域，包括大数据存储与管理模块，用于储存预设地区的患者的影像数据和临床信息，临床信息包括患者的年龄、性别和病史；并根据影像数据和临床信息构建数据库；数据预处理模块，数据预处理模块响应数据库，用于对数据库中的影像数据进行预处理，包括对影像进行去噪、归一化和分割；本发明通过大数据学习和深度学习算法，实现了对医学影像数据的自动化分析和诊断建议生成，提高了诊断的效率和准确性，优化了数据管理与利用，增强了临床决策支持，提升了医疗资源利用效率。

本发明授权基于大数据学习的医院科室用影像辅助分析诊断系统在权利要求书中公布了：1.基于大数据学习的医院科室用影像辅助分析诊断系统，其特征在于，包括： 大数据存储与管理模块，用于储存预设地区的患者的影像数据和临床信息，所述临床信息包括患者的年龄、性别和病史；并根据所述影像数据和临床信息构建数据库； 数据预处理模块，所述数据预处理模块响应所述数据库，用于对所述数据库中的影像数据进行预处理，包括对影像进行去噪、归一化和分割； 影像数据采集模块，用于采集预设患者的影像数据，并将所述影像数据和所述预设患者的临床信息上传至所述数据库中，以便与影像数据进行关联； 大数据融合学习模块，用于采用深度学习算法对所述数据库中的影像数据进行特征识别和或学习；所述大数据融合学习模块包括特征提取单元、获取单元、比对单元和更新单元； 所述特征提取单元用于提取所述数据库中的影像数据的特征，包括组织结构、病变区域的形状、大小和纹理； 所述获取单元用于在所述数据库中获取与影像数据对应的诊断结果； 所述比对单元用于将未来时段获取的影像数据的特征与数据库中的影像数据的特征进行分析比对，并根据分析比对的结果对与所获取的影像数据匹配的患者生成诊断建议；所述诊断建议包括患者的疾病类型和病变程度； 所述更新单元用于定期对所述数据库进行更新，包括引入在线学习机制，当所述数据库接收到新的影像数据和诊断结果时，则进行更新； 根据所述诊断结果，将所述数据库中的影像数据进行区分，其区分的方式包括按照诊断类别区分、按病例区分和或按时间顺序区分；其中， 所述诊断类别区分，根据所述诊断结果，将所述影像数据区分为不同的类别；包括将影像数据区分为正常类别、疾病A类别和或疾病B类别； 所述病例区分，根据所述诊断结果，以患者病例为单位进行区分，并构建关于对应患者的数据集； 所述时间顺序区分，根据影像数据采集的时间顺序进行区分，包括将对患者早期采集的影像数据作为训练集，中期采集的影像数据作为验证集，晚期采集的影像数据作为测试集； 根据所述病例区分，于所述数据库中统计不同的病例的个数，并于所统计的不同的病例中获取各病例的影像数据的特征，包括通过轮廓检测和或几何分析的方式提取数据库中的一个和或多个病例中关于病变或器官的形状特征，并将所提取的病例标记为参考病例；所述形状特征包括面积、周长、圆形度；于不同的病例中，根据不同时间所获取的影像数据分析形状特征的变化规律； 将不同时间所获取的影像数据划分为，，...，，其中，表示于第个时间获取的影像数据，与划分的各影像数据所对应的影像图片中选取至少3～5个关于病变的特征点，获取各所述特征点的轮廓特征，若所述特征点的轮廓变得清晰，则系统判定对应的特征点呈稳定和或好转的趋势发展；反之，则不判定。

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盐城市大丰人民医院，其通讯地址为：224100 江苏省盐城市大丰区幸福东大街139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”。

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