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龙图腾网获悉玉溪市人民医院申请的专利基于机器学习的重症患者急性肺损伤评估系统及其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：CN120747015B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202510920041.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于机器学习的重症患者急性肺损伤评估系统及其方法是由王虹;王怡洁;矣伟;刘芳昊;杨彦熙;董丽宏;张大鹏;杨俊明;张悦;杨曦翔;尹武山;业筱娥设计研发完成，并于2025-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的重症患者急性肺损伤评估系统及其方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于机器学习的重症患者急性肺损伤评估系统及其方法，涉及急性肺损伤评估领域，包括：获取重症患者的胸部多模态影像数据并进行标准化处理生成标准数据集；将肺部区域划分为结构区块并提取结构指标，通过跨模态空间映射或候选区块选取补偿缺失数据；识别模态冲突区与结构突变区构建评分关键区域；施加扰动筛选有效区域后，根据一致性指标选择均值或加权融合策略；结合动态权重计算肺损伤评分并进行迭代优化；本发明能够提升对急性肺损伤关键区域的识别准确性，实现对肺损伤程度的精准量化评估。

本发明授权基于机器学习的重症患者急性肺损伤评估系统及其方法在权利要求书中公布了：1.基于机器学习的重症患者急性肺损伤评估方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取重症患者的胸部多模态影像数据，对所述胸部多模态影像数据进行标准化处理生成多模态的标准数据集； 将肺部区域划分为若干个结构区块，基于所述标准数据集在所述结构区块内提取结构指标；若在任一模态中存在结构指标缺失，优先在其他模态中对相同结构区块进行空间映射补偿；若仍无法补偿，则在当前模态内的结构区块中选取最优候选区块，并提取其结构指标进行补偿； 基于所述结构指标识别结构区块中的模态冲突区以及结构突变区，合并所述模态冲突区与结构突变区构建评分关键区域； 对所述评分关键区域的结构指标施加预设扰动并计算扰动影响值，判断所述扰动影响值是否大于预设影响阈值，是则保留该评分关键区域，否则剔除该评分关键区域； 根据所有模态中同一评分关键区域的结构指标计算得到一致性指标，判断所述一致性指标是否大于预设一致性阈值，是则对同一评分关键区域的结构指标进行均值融合，否则根据各模态的可信度进行加权融合； 基于融合后的结构指标以及结构指标在关键评分区域中的动态权重，计算得到所述重症患者的肺损伤评分； 判断所述评分关键区域是否满足预设完整性条件，是则输出肺损伤评分；否则重新构建评分关键区域并计算肺损伤评分，直至达到预设迭代次数，若仍不满足完整性条件，则输出所有迭代过程中肺损伤评分的平均值。

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玉溪市人民医院，其通讯地址为：653100 云南省玉溪市红塔区聂耳路21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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