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龙图腾网获悉西安交通大学医学院第一附属医院申请的专利一种基于超声AI技术的医学智能教学模型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：CN121168875B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511687144.3，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权一种基于超声AI技术的医学智能教学模型构建方法是由李小鹏;宋艳;阮骊韬;张思远;谢新雅设计研发完成，并于2025-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于超声AI技术的医学智能教学模型构建方法在说明书摘要公布了：本发明涉及智能医学教学技术领域，公开了一种基于超声AI技术的医学智能教学模型构建方法。该方法集目标对象的超声影像序列数据及对应操作记录，生成原始教学数据集；对其进行多维度教学特征解析，提取动态教学特征参数集；依据该参数集随时间演变规律构建解剖结构演变特征张量，计算历史典型案例的知识密度分布；据此设定教学异常判别边界并生成异常特征指标集合；实时捕获教学操作中的超声影像流及操作行为数据，将其映射至多尺度教学知识空间，计算与异常特征指标集合的空间分布相似度，得到实时教学偏离系数；构建教学风险预测网络模型，生成教学操作质量评估结果及教学策略调整方案。

本发明授权一种基于超声AI技术的医学智能教学模型构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于超声AI技术的医学智能教学模型构建方法，其特征在于，包括如下步骤： 采集目标医学教学对象的超声影像序列数据及对应操作记录信息生成原始教学数据集； 对所述原始教学数据集执行多维度教学特征解析操作，提取包含解剖结构特征、操作轨迹特征及病理关联特征的动态教学特征参数集； 依据所述动态教学特征参数集随时间演变的规律构建解剖结构演变特征张量； 基于所述解剖结构演变特征张量构造多尺度教学知识空间，计算历史典型教学案例在所述多尺度教学知识空间内的知识密度分布； 根据所述知识密度分布设定教学异常判别边界并生成教学异常特征指标集合； 实时捕获医学教学操作过程中的超声影像流数据及操作行为数据，解析生成实时教学特征向量； 将所述实时教学特征向量映射至所述多尺度教学知识空间，计算其与所述教学异常特征指标集合的空间分布相似度，生成实时教学偏离系数； 结合所述实时教学偏离系数、所述动态教学特征参数集及所述解剖结构演变特征张量，构建教学风险预测网络模型，生成教学操作质量评估结果及教学策略调整方案； 所述基于所述解剖结构演变特征张量构造多尺度教学知识空间，具体包括： 根据所述解剖结构演变特征张量包含的教学特征参数类别数量确定多尺度教学知识空间的维度架构； 设定所述多尺度教学知识空间的坐标轴为解剖结构演变特征张量的不同教学特征参数类别，空间内坐标点为特征演变梯度值； 计算历史典型教学案例在所述多尺度教学知识空间内的空间坐标聚集程度，生成知识密度分布数值； 根据所述知识密度分布数值设定教学异常判别边界阈值，选取超出教学异常判别边界阈值的特征坐标点所对应的教学特征参数作为教学异常特征指标集合。

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西安交通大学医学院第一附属医院，其通讯地址为：710061 陕西省西安市雁塔西路277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”。

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