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龙图腾网获悉四川百诚信息技术有限公司申请的专利一种病历、病案的手写体智能化脱敏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：CN119203226B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202411263367.2，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权一种病历、病案的手写体智能化脱敏方法是由顾益宇;邓鸿耀;张福海;邓科锐设计研发完成，并于2024-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种病历、病案的手写体智能化脱敏方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种病历、病案的手写体智能化脱敏方法，属于数据处理技术领域，包括以下步骤：步骤S1，根据图像文件的URL地址读取图像数据；并通过对图像数据进行读取；步骤S2，得到单个字符的图片数据后，使用已训练的AI模型对字符数据进行分类判别；步骤S3，完成AI判别后在通过人工进行编辑修改；步骤S4，根据AI自动识别和人工辅助编辑获得的涉密点位信息，使用计算机视觉方法，将涉密点位区域使用黑色遮盖处理。本发明中的方法通过利用AI模型对字符进行自动识别和分类，减少了人工审核的工作量。解决了现有技术中针对不规则手写体内容脱敏准确性有待提高的技术问题。

本发明授权一种病历、病案的手写体智能化脱敏方法在权利要求书中公布了：1.一种病历、病案的手写体智能化脱敏方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，图像输入：首先将采集的图像文件上传到系统，并将上传的图像文件保存在服务器或者文件目录中，图像涂抹时根据图像文件的URL地址读取图像数据；并通过对图像数据进行读取，读取图像数据中的字符位置，得到单个字符的图片数据； 步骤S2，得到单个字符的图片数据后，使用已训练的AI模型对字符数据进行分类判别；完成AI判别后在通过人工进行编辑修改，对AI模型的判别结果进行复核； 步骤S3，根据AI自动识别和人工辅助编辑获得的涉密点位信息，使用计算机视觉方法，将涉密点位区域使用黑色遮盖处理，并将最后处理的结果文件保存到业务系统中； 步骤S1中，获取到图像数据后，利用灰度处理以及边缘检测识别出文字所在区域，具体为： 对图像数据进行灰度处理，将三通道的彩色图片转化为单通道的灰度图像；对灰度处理的图片集逐个进行局部二值化处理，使用自适应阈值函数，通过高斯加权和计算邻域内像素阈值，把灰度图像转化为黑白图像，减少图像中数据量，凸显轮廓与形状； 将三通道的彩色图片转化为单通道的灰度图像，具体如下： Grayx,y＝WRRx,y+WGGx,y+WBBx,y； 式中权重集合W＝{WR,WG,WB}； Rx,y、Gx,y、Bx,y分别是图像在x,y位置的红色、绿色和蓝色通道的值，Grayx,y是处理后的灰度值； 将处理过的图像通过直方图均衡化增强图像的对比度： prrk＝fracnkMN； nk是灰度级rk出现的次数，M和N分别是图像的宽度和高度，即总像素数； sk的值域是[0,1]； 还包括判别前准备步骤，具体如下： 步骤1：生成大数据文库，所述大数据文库整合医院中在职医师、药师、护士的名称信息、字体信息； 字体信息包含常规字体信息、签名字体信息、数字字体信息，通过AI实现数据的录入以及初步分析，实现对职医师、药师、护士的名称信息与字体信息的对应，通过AI提取字体信息的特征，并将该特征与医师、药师、护士的名称信息实现一一对应； 步骤2：通过AI生成大数据文库，并按照地域以及医院等级对大数据文库中的数据进行分类； 其中，分类标准如下： 地域等级具体为：省级、市级、区级、镇级、乡级进行地域的划分； 医院等级根据医院分级管理标准进行划分， 并将划分后的医院在地域等级中进行对应； 步骤3：将每个区域中对应的医院进行匹配后，将医师、药师、护士的名称信息与每个区域中对应的医院进行匹配，生成一一对应关系库； 判别包含手写字体判别、敏感内容判别以及敏感内容前缀判别；敏感内容判别时，根据配置信息、敏感词字典或AI文本模型判定该字符是否为敏感词，如果是敏感词就进行遮盖；敏感内容前缀判别时，根据配置信息、敏感词字典或AI文本模型判定该字符是否为敏感词前缀，如果是就遮盖该词的后面区域，区域宽度根据需要进行设置，主要用于遮盖时间、签名信息； 通过生成的一一对应关系库，能够将病历、病案与具体的医师、药师或者护士进行对应，以提高病历、病案的真实性，以保证数据的真实性，实现了病历、病案真伪鉴别的目的； 手写字体判别时，通过AI图像模型判定该字符是否为手写体，并将该手写体与生成的一一对应关系库进行匹配，实现对病历、病案图片的真实性的判断，判断为真实病历、病案后，将判断为手写字体的字符位置进行遮盖； 敏感内容判别时，根据配置信息、敏感词字典或AI文本模型判定该字符是否为敏感词，如果是敏感词就进行遮盖； 敏感内容前缀判别时，根据配置信息、敏感词字典或AI文本模型判定该字符是否为敏感词前缀，如果是就遮盖该词的后面区域，区域宽度可以设置，该项主要用于遮盖时间、签名信息； 获取病历、病案的原始模板图片，并将原始模板图片与采集的图像进行比对； 将采集的图像与原始模板图片中相同的字符进行全部隐藏，此时即可得到一个全部为手写字体的蒙版，将蒙版中手写字体进行边缘化，采用参考线的方式将得到的蒙版中的手写字体进行分割，通过竖向参考线和横向参考线将手写字体进行围绕，以实现对手写字体的分割操作，所有的手写字体本分割后，加工分割后的区域设定为涉密点位区域，并采用黑色遮盖处理。

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