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龙图腾网获悉云南民族大学;昆明市第一人民医院申请的专利一种面向医疗化验单的智能解析方法及其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：CN120375407B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202510785696.1，技术领域涉及：G06V30/42；该发明授权一种面向医疗化验单的智能解析方法及其系统是由潘文林;赵宇轩;马继韬;王胤佳;许一华;王文华设计研发完成，并于2025-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向医疗化验单的智能解析方法及其系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种面向医疗化验单的智能解析方法及其系统，其深度集成了表格结构检测与光学字符识别技术，针对解决医疗领域数据稀缺问题，本申请对CMDD数据集进行了系统性分析与数据增强，以扩展训练样本规模；在表格检测方面，基于TableNet架构，探索了多种特征提取网络的性能，并创新性地引入了Transformer注意力机制和特征金字塔网络FPN模块，从而提升了检测精度IoU达到0.8423和环境适应性；OCR阶段，通过系统性评估发现TableNet‑ResNet34+Transformer结合PaddleOCR的组合方案在医疗化验单的结构化信息提取任务中表现最优。

本发明授权一种面向医疗化验单的智能解析方法及其系统在权利要求书中公布了：1.一种面向医疗化验单的智能解析方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：对医学诊断数据集进行图像预处理和特征分析，以此生成分割图像； S2：采用训练完成的多框架深度学习模型对所述分割图像进行表格结构预测，生成表格结构预测结果并根据所述表格结构预测结果，提取表格单元格位置； S3：对所述表格单元格位置匹配的分割图像区域采用预设OCR方法进行文本提取，生成医疗文本信息； S4：将提取的医疗文本信息以预设格式进行结构化输出； 在S1中，所述方法包括： S11：提取预设医疗检验报告图像作为医学诊断数据集并将所述医学诊断数据集的原始RGB图像转换为灰度图像并进行二值化处理生成二值化图像，以此在表格线条和背景之间形成清晰对比； S12：根据设计方向的结构元素，从二值化图像中提取水平线和垂直线： ，，其中和分别表示提取的垂直和水平线，表示形态学开运算，和分别表示竖直和水平结构元素,表示二值化图像； S13：提取所有水平线的y坐标并通过聚类算法合并距离较近的线条： ，其中，表示合并后的水平线位置，表示所有检测到的水平线y坐标，表示合并阈值； S14：根据合并后的水平线位置确定关键分割点，将原始图像划分为多个表格区域，生成分割图像； 在S2中，在训练多框架深度学习模型时，所述方法包括： S21：根据预设数据集进行图像填充增强处理； S22：通过自定义TableDataset类对增强后的预设数据集进行真实图像的行、列和单元格的识别划分； S23：将所述预设数据集按照预设比例划分为训练集、测试集和验证集并设置损失函数和优化器； S24：将所述多框架深度学习模型中各个子模型遍历训练集所有图像并采用损失函数计算预测结果与真实标签之间的误差和采用优化器进行权重更新； S25：在验证集上计算评估指标； S26：循环S24至S25，直至达到预设要求。

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云南民族大学;昆明市第一人民医院，其通讯地址为：650504 云南省昆明市呈贡区月华街2929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”。