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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荨麻疹综合数据分析诊断辅助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：CN120032866B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510162773.8，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权一种荨麻疹综合数据分析诊断辅助系统是由王莉;王瑞;樊悦;周睿;刘琛;马永升;汪冬君;刁泽鑫设计研发完成，并于2025-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种荨麻疹综合数据分析诊断辅助系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种荨麻疹综合数据分析诊断辅助系统，属于皮肤病技术领域。一种荨麻疹综合数据分析诊断辅助系统，包括数据获取模块、数据预测模块、影像诊断模块和结果交互模块。本发明解决了现有单一诊断方法降低准确性的问题，本发明通过收集患者的综合数据并对其进行预处理、分类、特征提取、模型构建和优化，实现了对荨麻疹的精准诊断，同时，结合病变区域的识别和比较，能更好地为医生提供辅助诊断服务，而预测结果与判断结果均展示给医生和患者并同时发送至患者的移动端，以便医生和患者了解病情变化，为疾病的预防和治疗策略提供科学依据。

本发明授权一种荨麻疹综合数据分析诊断辅助系统在权利要求书中公布了：1.一种荨麻疹综合数据分析诊断辅助系统，其特征在于，包括： 数据获取模块，用于： 通过智能传感器收集荨麻疹患者的综合数据，包括病历数据、常规检测数据和皮肤影像数据； 对所收集的综合数据进行预处理与分类归档； 数据预测模块，用于： 对预处理后的综合数据进行特征提取，并对提取的特征进行融合； 基于所融合的特征，构建出一个基于机器学习的预测模型，并对构建出的预测模型进行训练和优化； 将训练好的预测模型部署到实际应用中，为医生和患者提供辅助诊断服务； 影像诊断模块，用于： 基于深度学习构建病变识别模型，利用综合数据中的皮肤影像数据对构建的病变识别模型进行训练和优化； 将训练好的模型部署到实际应用中，对患者两个时期内的皮肤影像数据进行识别，识别出两个时期内病变区域，其中，两个时期分别为患者的上次治疗时期与当前治疗时期； 对两个病变区域的面积进行对比，判断患者所患荨麻疹是否好转，其中，两个病变区域分别为上次治疗时期的病变区域与当前治疗时期的病变区域； 结果交互模块，用于： 将数据预测模块的预测结果与影像诊断模块的判断结果展示给医生和患者； 同时，预测结果与判断结果通过多种方式发送至患者的移动端； 所述数据获取模块，包括： 数据收集模块，用于： 通过智能传感器收集荨麻疹患者的综合数据，包括病历数据、常规检测数据和皮肤影像数据，其中，常规检测数据包括血常规检测、过敏原检测、自身抗体检测和甲状腺功能检查； 数据处理模块，用于： 对收集的综合数据进行预处理，包括数据清洗和数据统一； 通过数据清洗，去除综合数据中不完整、不准确、重复、损坏或不规范的数据，涉及去除空值和异常值，以及填补缺失值与去重； 通过数据统一，将来自不同源和格式的综合数据转换为统一的格式； 其中，针对综合数据中的皮肤影像数据进行图像增强，包括对比度增强、平滑和边缘检测； 数据分类模块，用于： 按照数据类型对预处理后的综合数据进行分类和编号； 所述针对综合数据中的皮肤影像数据进行对比度增强，执行以下步骤： 提取皮肤影像数据； 对所述皮肤影像数据进行灰度处理，获取皮肤影像数据对应的灰度图像； 对所述灰度图像中所包含的每个像素点的灰度值进行提取； 将所述每个像素点的灰度值与预设的灰度阈值进行比较； 提取灰度值低于所述灰度阈值的像素点，作为目标像素点； 对所述目标像素点进行扫描，删除不与其他目标像素点相接的目标像素点，获取筛选后的目标像素点； 根据所述筛选后的目标像素点之间的相接情况获取目标像素点相接形成的多个目标区域； 根据每个目标区域所包含的像素点的灰度值获取每个目标区域对应的灰度系数值； 其中，所述每个目标区域对应的灰度系数值通过如下公式获取： 其中，B表示每个目标区域对应的灰度系数值；n表示每个目标区域所包含的像素点的个数；Ki表示第i个像素点对应的灰度值；Kz表示每个目标区域对应的灰度中间值；Kpi表示第i个像素点对应的与其相接的目标区域内像素点的灰度平均值；Kmp表示每个目标区域对应的n个像素点对应的灰度平均值；Kfp表示与目标区域边缘相邻的非目标区域边界上的像素点的灰度平均值；Kb表示n个像素点对应的灰度值标准差； 利用所述灰度系数值对皮肤影像数据进行对比度调整； 其中，利用所述灰度系数值对皮肤影像数据进行对比度调整，包括： 提取每个目标区域对应的灰度系数值； 对所述目标区域对应的灰度系数值进行整合，生成综合灰度系数； 其中，所述综合灰度系数通过如下公式获取： 其中，Bz表示综合灰度系数；m表示目标区域的个数；Bi表示第i个目标区域对应的灰度系数值；Bc表示m个目标区域对应的灰度系数标准差；Kzb表示m个目标区域对应的灰度中间值标准差；Pi表示第i个目标区域的面积与皮肤影像数据的图像面积之间的比值； 调取皮肤影像数据对应的初始对比度数值； 利用所述综合灰度系数对所述皮肤影像数据的初始对比度数值进行增强调整，获取对比度调整后的皮肤影像数据； 其中，所述对比度调整后的皮肤影像数据对应的对比度数值通过如下公式获取： 其中，Q表示对比度调整后的皮肤影像数据对应的对比度数值；Q0表示初始对比度数值；Bz表示综合灰度系数。

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