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龙图腾网获悉杭州普健医疗科技有限公司申请的专利一种医学影像大数据的分析方法及分析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：CN120355712B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510840826.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种医学影像大数据的分析方法及分析系统是由陈嘉庚;周公敢;陈丽苹设计研发完成，并于2025-06-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种医学影像大数据的分析方法及分析系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种医学影像大数据的分析方法及分析系统，涉及医学影像数据分析技术领域，本申请通过对目标区域的各医院中的各历史影像图像进行分类并分析，得到目标疾病的关联疾病预测集合，通过将目标患者的医学影像图像与目标疾病的关联疾病预测集合进行匹配，进而得到患者的各关联疾病的确诊概率，本申请成功将患者的各关联疾病的预测成功概率提升70%，医生可依据患者的各关联疾病确诊概率制定高度个性化的治疗方案，预防性地调整用药种类和剂量，提高治疗效果和患者康复几率。

本发明授权一种医学影像大数据的分析方法及分析系统在权利要求书中公布了：1.一种医学影像大数据的分析方法，其特征在于，包括： 步骤一、目标疾病信息获取：获取目标区域各医院中的各历史目标影像图像，进而获取各历史目标影像图像对应的各历史患者的就医信息； 所述获取目标区域各医院中的各目标影像图像，具体过程如下： 从卫星遥感系统中获取任意区域，记为目标区域，进而获取目标区域中的各医院，记为各目标医院，并将任一由医学影像图像辅助确诊的疾病，记为目标疾病，从各目标医院的电子病历系统中获取目标疾病的各历史医学影像图像，将记为各目标医学影像图像，并从各目标医院的电子病历系统中获取目标疾病的各关联疾病及各关联疾病的各医学影像图像； 所述各历史患者的就医信息包括诊疗信息和个人信息，所述诊疗信息包括各历史患者的各关联疾病、各关联疾病的各医学影像图像和各关联疾病的确诊时间戳；所述个人信息包括性别和年龄类型；所述各关联疾病的确诊时间戳为各关联疾病的确诊时间距目标疾病的确诊时间的时长； 步骤二、目标疾病信息分析：基于各历史患者的就医信息对各医学影像图像进行分类，进而分析得到目标疾病的关联疾病预测集合； 所述基于各历史患者的就医信息对各医学影像图像进行分类，具体过程如下： 基于各历史患者的就医信息获取各历史患者的个人信息，基于各历史患者的个人信息获取各历史患者的性别和年龄类型，基于各历史患者的性别与年龄类型对各目标医学影像图像进行分类，得到各类目标医学影像图像； 基于各历史患者的就医信息获取各历史患者的诊疗信息，基于各历史患者的诊疗信息获取各历史患者的各关联疾病和各关联疾病的确诊时间戳，进而获取各历史患者的关联疾病的最小确诊时间戳，从而获取各历史患者的关联疾病的最小确诊时间戳对应的关联疾病，将某历史患者的关联疾病的最小确诊时间戳对应的关联疾病记为该历史患者的一级关联疾病，再获取该历史患者的剩余各关联疾病的确诊时间戳中的关联疾病的最小确诊时间戳，从而该关联疾病的最小时间戳对应的关联疾病，将该关联疾病记为该历史患者的二级关联疾病，据此获取各历史患者的各级关联疾病，基于各历史患者的各级关联疾病对各关联疾病的医学影像图像进行分类，得到各类目标医学影像图像的各级关联医学影像图像； 步骤三、关联疾病信息预测：将目标患者的医学影像图像与目标疾病的关联疾病预测集合进行匹配，基于匹配结果预测目标患者的关联疾病及关联疾病确诊概率； 所述将目标患者的医学影像图像与目标疾病的关联疾病预测集合进行匹配，具体过程如下： 将确诊目标疾病的患者记为目标患者，从医院电子病历系统中获取目标患者的就医信息，基于目标患者的就医信息获取目标患者的个人信息和诊疗信息，进而得到目标患者的索引信息，将目标患者的索引信息与目标疾病的关联疾病预测集合中的各索引信息进行匹配，据此获取目标患病的关联疾病预测子集合； 基于目标患者的就诊信息获取目标患者的各医学影像图像，当目标患者的各医学影像图像均为目标疾病的医学影像图像时，表明目标患者尚未确诊各关联疾病； 当目标患者的各医学影像图像包括目标疾病的医学影像图像和各关联疾病的医学影像图像时，表明目标患者已确诊各关联疾病； 所述基于匹配结果预测目标患者的关联疾病及关联疾病确诊概率，具体过程如下： 当目标患者尚未确诊各关联疾病时，基于目标疾病的关联疾病预测集合获取目标患者的关联疾病预测子集合中各关联疾病的一级确诊概率和患病确诊概率，并将各关联疾病的一级确诊概率与患病确诊概率相乘后得到的结果记为目标患者各关联传染病的患病概率； 当目标患者已确诊各关联疾病时，基于目标患者的就医信息分析得到目标患者的各已确诊关联疾病的确诊级别，并将目标患者已确诊各关联疾病的下一确诊级别记为目标预测级别，获取目标患者的关联疾病预测子集合中目标预测级别包括的各关联疾病，进而获取目标预测级别包括的各关联疾病中目标患者为确诊的各关联疾病，记为目标预测关联疾病，获取各目标预测关联疾病的目标预测级别的级别确诊概率和患病确诊概率，并将各目标预测关联疾病的目标预测级别的级别确诊概率和患病确诊概率的乘积记为各目标预测关联疾病的患病概率。

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