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龙图腾网获悉西安交通大学医学院第二附属医院申请的专利一种基于深度学习与多模态分析的医疗影像重复检测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：CN121545026B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202610050248.1，技术领域涉及：G06V20/00；该发明授权一种基于深度学习与多模态分析的医疗影像重复检测方法是由侯彦丽;骆艳妮;王岗;张静静设计研发完成，并于2026-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习与多模态分析的医疗影像重复检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习与多模态分析的医疗影像重复检测方法，属于人工智能和图像处理领域，包括：获取待检测医疗图像的DICOM文件并初步验证；输至已训练的AI检测模型，解析出目标图像像素数组和融合文本向量；对目标图像像素数组进行灰度转化及标准化处理并用融合文本向量得到验证后的标准化图像张量，提取特征得到目标特征向量；检索其多个最近邻历史特征向量和关联的历史DICOM文件数据；基于得到的融合文本向量，计算待检测医疗图像与检索出的各历史医疗图像在特征向量维度、图像像素维度和多模态校验维度的差异，得到相似性得分，在超过阈值时确定出现重复异常并报警，输出检测结果。本发明能提高医疗影像重复检测准确性。

本发明授权一种基于深度学习与多模态分析的医疗影像重复检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习与多模态分析的医疗影像重复检测方法，其特征在于，包括： 获取待检测医疗图像的DICOM文件，并进行初步验证；获取预先训练完成的AI检测模型；其中，所述DICOM文件包括图像像素数据、元数据以及作为可选项的文本报告；所述AI检测模型包括输入模块、预处理模块、特征提取模块、相似性比较模块、决策与警报模块、历史数据库交互模块和输出模块； 利用所述输入模块对初步验证后的DICOM文件进行解析，得到目标图像像素数组和融合文本向量；所述融合文本向量包括元数据嵌入向量，且在存在文本报告时，还融合有文本嵌入向量； 利用所述预处理模块对所述目标图像像素数组进行灰度转化及标准化处理，并利用所述融合文本向量进行图像异常验证，得到验证后的标准化图像张量； 利用所述特征提取模块对所述验证后的标准化图像张量进行特征提取，得到目标特征向量； 由所述相似性比较模块，和所述历史数据库交互模块交互，检索出所述目标特征向量的多个最近邻历史特征向量和关联的历史DICOM文件数据；并基于得到的融合文本向量，计算所述待检测医疗图像与各最近邻历史特征向量对应的历史医疗图像在特征向量维度、图像像素维度和多模态校验维度的差异，综合后得到相似性得分； 利用所述决策与警报模块判断得到的相似性得分是否超过预定阈值，若超过，则确定所述待检测医疗图像出现重复异常，并启动报警；以及利用所述输出模块输出重复检测的检测结果。

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二附属医院，其通讯地址为：710004 陕西省西安市新城区西五路157号(西安市新城区建强路5号圣元广场C座)；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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