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龙图腾网获悉中国人民解放军总医院第三医学中心申请的专利一种海量医学影像数据存储装置及方法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：CN120072168B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202510525165.9，技术领域涉及：G16H10/60；该发明授权一种海量医学影像数据存储装置及方法是由马献;刘同波;赵琴设计研发完成，并于2025-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种海量医学影像数据存储装置及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种海量医学影像数据存储装置及方法，涉及医学影像技术领域，包括，获取医学影像数据，利用预训练的解剖结构分割模型提取全局解剖结构特征和局部病灶特征并通过全连接层统一映射至共享的隐式特征空间，生成标准化特征张量；将标准化特征张量输入至医学先验约束的神经辐射场模型，通过解剖层级约束的体素密度分布生成辅助监督信号，采用权重矩阵稀疏化方法压缩多层感知机参数，执行基于整数量化的位宽压缩处理，生成包含字典编码结构、索引表及残差编码的轻量化存储参数集。本发明通过融合全局解剖特征与局部病灶特征，解决了因特征空间异构导致的压缩失真问题，提升了医学影像的存储效率与数据保真度。

本发明授权一种海量医学影像数据存储装置及方法在权利要求书中公布了：1.一种海量医学影像数据存储方法，其特征在于：包括， 获取医学影像数据，利用预训练的解剖结构分割模型提取全局解剖结构特征和局部病灶特征并通过全连接层统一映射至共享的隐式特征空间，生成标准化特征张量； 将标准化特征张量输入至医学先验约束的神经辐射场模型，通过解剖层级约束的体素密度分布生成辅助监督信号，采用权重矩阵稀疏化方法压缩多层感知机参数，执行基于整数量化的位宽压缩处理，生成包含字典编码结构、索引表及残差编码的轻量化存储参数集，具体步骤如下， 使用包含医学先验约束分支轻量化MLP网络，进行主分支和先验约束分支； 所述主分支是指预测体素密度和颜色，表示为：； 所述先验约束分支是指通过解剖结构约束，通过辅助损失函数确保密度分布与解剖标签一致，先验约束损失函数表示为： ； 式中，为预测的第个体素的密度值，即神经辐射场模型输出的体素密度，为基于解剖标签的预设密度值，即根据第个体素所属的解剖结构预先设定的密度值，表示体素索引，表示L2范数； 其中，轻量化包括低秩分解和动态参数剪枝，具体是指将MLP的权重矩阵分解为低秩矩阵，减少参数量；根据解剖层级标签动态屏蔽不相关神经元； 低秩矩阵，表示为： ； 式中，表示低秩分解矩阵，为低秩分解矩阵的转置矩阵，表示矩阵的转置，表示低秩矩阵的分解结果之一； 采用光场稀疏字典学习算法分解为基础解剖层和细节病灶层，并基于三维空间邻近性构建数据块关联网络，结合历史访问时间相关性进行时空特征建模，通过聚类分析方法生成层级化索引表，将基础层数据块与细节层数据块按存储介质物理位置关系进行邻近存储至同一存储节点的相邻扇区； 对存储的基础层数据块和细节层数据块，采用异或纠删码算法生成冗余校验块并实施跨节点分布存储，通过历史访问频率动态优化存储位置。

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