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龙图腾网获悉复旦大学宁波研究院申请的专利一种甲襞微循环知识图谱构建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：CN117035083B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202310931586.2，技术领域涉及：G06N5/025；该发明授权一种甲襞微循环知识图谱构建方法是由朱歆华;张麟;易猛设计研发完成，并于2023-07-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种甲襞微循环知识图谱构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种甲襞微循环知识图谱构建方法，涉及知识图谱领域，旨在解决现有技术中系统输出文本错误率的问题，采用的技术方案是，包括以下步骤，步骤1，根据对甲襞循环知识抽取数据构建；步骤2，基于双向图卷积神经网络的知识抽取模型；步骤3，基于Neo4j的知识图谱的表示与存储，本发明通过在甲襞微循环知识抽取数据集中进行数据采集、数据处理、数据集构建，通过双向图卷积神经网络的知识抽取模型的设计，通过构建了甲襞微循环知识图谱，使用了Neo4j图数据库对其进行了持久化储存；通过甲襞微循环知识图谱进行了甲襞微循环健康诊断报告文本验证算法的设计与实现，基本完成了相关任务，丰富了内容。

本发明授权一种甲襞微循环知识图谱构建方法在权利要求书中公布了：1.一种甲襞微循环知识图谱构建方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，根据对甲襞循环知识抽取数据构建；包括采用OCR技术提取诊断结果文字，获得每个句子的依赖树，并对句子进行分词，对分词后的内容进行词性标注； 步骤2，基于双向图卷积神经网络的知识抽取模型，其中包括： 步骤21，输入部分的词嵌入矩阵与词性矩阵进行连接操作，使得新的矩阵含有比较全面的句子的语义信息，并将其输入到双向门控循环单元中，使得双向门控循环单元获取句子的语义信息； 步骤22，将第一层双向门控循环单元的输出与句子的前后向句法依赖矩阵当作输入，放入双向循环图卷积神经网络中进行学习，所述双向循环图卷积神经网络的算法为： 其中：表示词u在GCN在第l层的隐藏向量，是从词u出边的邻居节点结合； 是从词u入边的所有邻居节点结合，包含节点u本身； 和是出边权重； 和是入边权重； 步骤23，将上层双向循环图卷积神经网络的输出，作为下一层双向循环图卷积神经网络的输入，多次循环后加深对关系的理解； 步骤24，将最后一层双向循环图卷积神经网络的输出数据输入至双向门控循环单元和softmax算法； 步骤25，再重复上一步骤，得到关系的预测； 步骤26，得到预测结果，人工筛查后获取数据； 步骤3，基于Neo4j的知识图谱的表示与存储，Neo4j图数据库是由Java语言和Scala语言编写的一个非关系型数据库，并同时支持Python等多种编程语言；它将数据存储在网络中而并非是关系型数据库的表中；此外，Neo4j还是一个嵌入式、基于磁盘、具有完全的事务特征的Java持久化引擎。

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