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龙图腾网获悉上海泓邃信息科技有限公司申请的专利基于医学影像数据识别的疾病监测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：CN119811650B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510293666.9，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权基于医学影像数据识别的疾病监测方法及系统是由王豫峰;何牧楠;毛晓敏;吴慧君;陈璇;寿凌霄设计研发完成，并于2025-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于医学影像数据识别的疾病监测方法及系统在说明书摘要公布了：本公开提供了基于医学影像数据识别的疾病监测方法及系统，涉及影像处理技术领域。方法包括：从医学知识图谱中获取与目标疾病相关的多层级先验信息，将多层级先验信息中的病灶属性和时序属性，编码为知识先验向量输入到生成器，使生成器基于知识先验向量输出病灶图像数据；在对生成器输出的病灶图像数据与知识先验向量进行差异评估的同时，判别器还调用医学知识图谱中的病灶边界与分期限制规则，对病灶图像数据的形态和分期状态进行合规性判定；基于判别器输出的差异评估与合规性判定的结果，更新生成器的网络参数，得到目标病灶图像数据；将病灶图像数据与原始医学影像相结合后，输入至预设的疾病监测模型，生成潜在病灶检测结果。

本发明授权基于医学影像数据识别的疾病监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于医学影像数据识别的疾病监测方法，其特征在于，所述方法包括： 从医学知识图谱中获取与目标疾病相关的多层级先验信息，所述多层级先验信息包括： 病灶属性，所述病灶属性包括病灶大小、形态、位置、以及解剖结构依赖关系； 至少一种描述所述目标疾病进展规律的时序属性；和用于对所述目标疾病的病灶形态和分期进行限制的病灶边界与分期限制规则； 利用生成对抗网络作为所述病灶生成模型，所述生成对抗网络包括生成器和判别器； 将所述多层级先验信息中的病灶属性和时序属性，编码为知识先验向量输入到所述生成器，使所述生成器基于所述知识先验向量输出病灶图像数据，以匹配所述目标疾病的解剖结构和进展规律； 所述判别器在对所述生成器输出的病灶图像数据与所述知识先验向量进行差异评估的同时，所述判别器还调用所述医学知识图谱中的病灶边界与分期限制规则，对所述病灶图像数据的形态和分期状态进行合规性判定； 基于所述判别器输出的差异评估与合规性判定的结果，通过多轮对抗训练更新所述生成器的网络参数，直至得到满足所述多层级先验信息要求的病灶图像数据； 将所述满足所述多层级先验信息要求的病灶图像数据与原始医学影像相结合后，输入至预设的疾病监测模型，生成潜在病灶检测结果； 所述使所述生成器基于所述知识先验向量输出病灶图像数据包括： 对所述病灶属性中的大小、形态、位置以及解剖结构依赖关系进行数值化处理，生成病灶属性向量，所述病灶属性向量用于表征目标疾病病灶的空间特征与解剖先验； 对所述描述所述目标疾病进展规律的时序属性执行时间序列特征提取，并将得到的时序特征与所述病灶属性向量进行融合，形成时序融合向量，所述时序融合向量用于表征病灶在不同分期以及进展阶段的动态变化； 在所述时序融合向量中，基于从所述医学知识图谱中获取的病灶边界与分期限制规则所定义的临界阈值以及阶段区间，进行先验限制处理，以在病灶形态和分期维度对所述时序融合向量进行标注和限制； 将经过先验限制处理的时序融合向量输入所述生成器，并在训练以及推理阶段利用所述时序融合向量中包含的病灶空间特征与进展阶段信息生成病灶图像数据。

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