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龙图腾网获悉中科南京人工智能创新研究院申请的专利基于OCR和MLLM的医疗表单数据识别方法及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：CN119672743B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202411807834.3，技术领域涉及：G06F16/00；该发明授权基于OCR和MLLM的医疗表单数据识别方法及系统是由吴浩然;郑克超;徐波设计研发完成，并于2024-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于OCR和MLLM的医疗表单数据识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于OCR和MLLM的医疗表单数据识别方法及系统，该方法包括：接收原始图像数据，通过自适应对比度增强、区域重要性加权和多分辨率优化，生成优化图像序列；基于优化图像序列进行特征提取，构建文本‑空间注意力图，实现文本识别；对优化图像序列和文本识别结果进行视觉编码和文本编码，通过特征对齐得到统一特征表示；基于统一特征表示构建信息层次图，进行关系推理，结合专业知识验证得到结构化特征信息；对结构化特征信息进行数据校验，得到规范化数据。本发明实现了医疗表单的高效识别和准确结构化，提升了医疗数据的数字化效率。

本发明授权基于OCR和MLLM的医疗表单数据识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于OCR和MLLM的医疗表单数据识别方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、接收专业领域表单的原始图像数据，进行对比度增强，得到增强图像；基于增强图像，计算区域权重，得到区域重要性权重矩阵；基于区域重要性权重矩阵，调整分辨率，得到多分辨率图像序列；对多分辨率图像序列进行边缘优化处理，得到多分辨率优化图像序列； S2、基于多分辨率优化图像序列，提取特征向量，得到文本特征向量和空间位置特征向量；基于文本特征向量和空间位置特征向量，构建注意力关联，得到文本-空间注意力图；基于文本-空间注意力图，进行文本识别，得到初始文本识别结果和置信度矩阵；基于初始文本识别结果和置信度矩阵，提取低置信度区域并进行优化，得到更新后的文本识别结果； S3、对多分辨率优化图像序列进行视觉编码，得到视觉特征张量；对更新后的文本识别结果进行文本编码，得到文本特征张量；基于视觉特征张量和文本特征张量，计算特征对齐，得到跨模态对齐矩阵；基于跨模态对齐矩阵，将视觉特征张量和文本特征张量进行融合，得到统一特征表示； S4、基于统一特征表示，构建层次化图结构，得到信息层次图；对信息层次图进行关系推理，得到结构关系矩阵；基于结构关系矩阵和预存储的专业知识库，验证得到关系置信度矩阵；整合结构关系矩阵和关系置信度矩阵，得到结构化领域特征信息； S5、对结构化领域特征信息进行数据校验，得到校验结果矩阵；基于校验结果矩阵，生成规范化数据。

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中科南京人工智能创新研究院，其通讯地址为：211135 江苏省南京市江宁区创研路266号麒麟人工智能产业园3号楼3楼；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”。