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龙图腾网获悉陕西理工大学申请的专利一种基于区块链的医学图像储存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：CN117649922B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202311573024.1，技术领域涉及：G16H30/20；该发明授权一种基于区块链的医学图像储存系统是由刘丽华设计研发完成，并于2023-11-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于区块链的医学图像储存系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于区块链的医学图像储存系统，所属技术领域为医学影像调度领域，包括：图像收集子系统，用于收集医学图像数据，并对所述数据进行标记，获得标记图像数据；属性分析子系统，用于对所述标记图像数据的属性进行分析，获得图像属性数据；特征计算子系统，用于构建自更新多层感知器，通过所述多层感知器对所述图像属性数据进行特征识别和计算，获得图像特征分类数据；区块链储存子系统，用于基于所述图像属性数据创建区块链数据库，基于图像特征将所述图像特征分类数据储存至所述区块链数据库中。本发明通过区块链对医学图像进行储存，提高了系统整体吞吐量以及图像数据的共享隐私性和完整性。

本发明授权一种基于区块链的医学图像储存系统在权利要求书中公布了：1.一种基于区块链的医学图像储存系统，其特征在于，包括： 图像收集子系统，用于收集医学图像数据，并对所述医学图像数据进行标记，获得标记图像数据； 属性分析子系统，与所述图像收集子系统连接，用于对所述标记图像数据的属性进行分析，获得图像属性数据； 特征计算子系统，与所述属性分析子系统连接，用于构建自更新多层感知器，通过所述自更新多层感知器对所述图像属性数据进行特征识别和计算，获得图像特征分类数据； 区块链储存子系统，与所述特征计算子系统连接，用于基于所述图像属性数据创建区块链数据库，基于图像特征将所述图像特征分类数据储存至所述区块链数据库中； 所述特征计算子系统包括： 构建模块，用于基于前馈神经网络构建分类感知器； 训练模块，用于基于历史医学图像分类数据对所述分类感知器进行训练，获得所述自更新多层感知器； 计算模块，用于基于所述多层感知器对所述图像属性数据进行特征识别和相似度计算，获得所述图像特征分类数据； 所述构建模块包括： 卷积训练参数获取单元，用于构建卷积神经网络，基于历史医学图像分类数据对所述卷积神经网络进行训练，获得卷积训练参数； 辅助学习单元，用于将所述卷积训练参数作为前馈神经网络的输入进行构建，获得所述分类感知器； 所述训练模块包括： 参数更新单元，用于对训练感知器的旧任务参数和新任务参数进行自适应参数填充，获得自适应参数更新感知器； 性能训练单元，用于基于历史医学图像分类数据对所述自适应参数更新感知器进行训练，获得训练感知器； 优化单元，用于基于损失函数获得度量网络输出与实际标签之间的差距，并基于Adam优化算法对所述训练感知器进行优化，获得所述自更新多层感知器。

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陕西理工大学，其通讯地址为：723001 陕西省汉中市东一环1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”。