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龙图腾网获悉成都迪安医学检验所有限公司申请的专利基于深度学习的图文医学检验报告生成方法及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：CN121171460B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202511705111.7，技术领域涉及：G16H15/00；该发明授权基于深度学习的图文医学检验报告生成方法及系统是由华靓;王欣;黄骥斌;范盈伶设计研发完成，并于2025-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的图文医学检验报告生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习的图文医学检验报告生成方法及系统，方法包括：对医学检验过程中产生的原始检验记录与医学图像序列进行结构化整合，得到包含时序关联关系的检验数据单元集合，基于临床诊断决策逻辑构建特征映射规则库，通过规则匹配将检验数据单元集合中的量化指标与定性描述转换为标准化临床特征表示；调用深度生成模型对标准化临床特征表示进行适配生成处理，根据特征间的诊断关联强度调整文本生成策略，生成符合临床叙事逻辑的医学描述文本；将医学描述文本与对应医学图像序列进行诊断焦点关联排版，通过语义锚定建立文本描述与图像特征区域的双向引用关系，生成图文医学检验报告。本发明提高了报告生成效率和质量。

本发明授权基于深度学习的图文医学检验报告生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的图文医学检验报告生成方法，其特征在于，所述方法包括： 对医学检验过程中产生的原始检验记录与医学图像序列进行结构化整合，得到包含时序关联关系的检验数据单元集合，所述检验数据单元集合中的每个检验数据单元包含唯一检验事件标识符及对应的多源数据引用指针； 基于临床诊断决策逻辑构建特征映射规则库，通过规则匹配将检验数据单元集合中的量化指标与定性描述转换为标准化临床特征表示； 调用深度生成模型对标准化临床特征表示进行适配生成处理，根据特征间的诊断关联强度调整文本生成策略，生成符合临床叙事逻辑的医学描述文本，具体包括：将标准化临床特征表示输入深度生成模型的特征编码层，通过多层感知机网络对特征间的诊断关联强度参数进行非线性映射处理，生成特征关联矩阵，所述特征关联矩阵中的元素值表示对应特征对之间的诊断依赖程度；基于特征关联矩阵构建特征注意力机制模块，计算每个标准化临床特征在文本生成过程中的注意力权重值，所述注意力权重值与特征关联矩阵中的对应元素值及特征在诊断决策逻辑链中的位置权重相关联；通过特征编码层对标准化临床特征表示与注意力权重值进行加权聚合处理，生成包含特征重要性排序的加权特征向量，所述加权特征向量的维度与标准化临床特征表示的特征数量一致；将加权特征向量输入深度生成模型的序列生成层，初始化文本生成策略为默认临床叙事模板，根据加权特征向量中的特征重要性排序调整模板中的特征描述顺序；通过序列生成层基于调整后的文本生成策略进行自回归文本生成处理，生成初步医学描述文本； 将医学描述文本与对应医学图像序列进行诊断焦点关联排版，通过语义锚定建立文本描述与图像特征区域的双向引用关系，生成包含动态诊断参考线的标准化图文医学检验报告。

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成都迪安医学检验所有限公司，其通讯地址为：610000 四川省成都市武侯区武侯新城管委会武科西四路二号联强国际大楼5F；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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