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龙图腾网获悉苏州浪潮智能科技有限公司申请的专利一种医疗图文数据互检方法、装置、设备及可读存储介质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：CN115408551B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202210760827.7，技术领域涉及：G06F16/583；该发明授权一种医疗图文数据互检方法、装置、设备及可读存储介质是由赵雅倩;王立;范宝余设计研发完成，并于2022-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种医疗图文数据互检方法、装置、设备及可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明提出一种医疗图文数据互检方法，包括：将图文数据中的文本信息按照预订方式进行多级分类，并将分类后的文本信息分别通过第一神经网络模型按照分类关系以级联的方式生成文本特征；将图文数据中的图像信息以图像序列的方式通过第二神经网络模型生成图像特征；根据文本特征和图像特征基于预订的损失函数迭代训练生成图文数据互检模型；通过图文数据互检模型对输入的图文数据中的文本信息和或图像信息进行检索对应的文本信息和或图像信息。通过本发明提出的多个损失函数基于文本特征和图像特征计算训练图文数据互检模型。实现对医疗图文数据准确快速的互检。

本发明授权一种医疗图文数据互检方法、装置、设备及可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种医疗图文数据互检方法，其特征在于，包括： 将图文数据中的文本信息按照预订方式进行多级分类，并将分类后的文本信息分别通过第一神经网络模型按照分类关系以级联的方式生成文本特征； 将图文数据中的图像信息以图像序列的方式通过第二神经网络模型生成图像特征； 根据所述文本特征和图像特征基于预订的损失函数迭代训练生成图文数据互检模型； 通过所述图文数据互检模型对输入的图文数据中的文本信息和或图像信息进行检索对应的文本信息和或图像信息； 所述将图文数据中的文本信息按照预订方式进行多级分类，并将分类后的文本信息分别通过第一神经网络模型按照分类关系以级联的方式生成文本特征包括： 将所述文本信息按照文本结构和或时间类型进行分类， 将所述分类后的结构文本信息中的文本内容，以语句的先后出现次数进行排序，并将排序后的每一个语句作为参数输入到所述第一神经网络模型计算所述结构文本信息的文本特征； 所述以语句的先后出现次数进行排序，并将排序后的每一个语句作为参数输入到所述第一神经网络模型计算所述结构文本信息的文本特征： 将每一个语句中的词以其对应的顺序编号值以及所述文本结构分类中的语句编号相加后输入到所述第一神经网络模型计算所述结构文本信息的文本特征。

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