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龙图腾网获悉浙江紫荆生物技术有限公司申请的专利一种基于深度学习的复杂医学影像智能识别系统及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：CN120355721B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510859880.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于深度学习的复杂医学影像智能识别系统及方法是由陆彩红;陆修委;陆帅锋设计研发完成，并于2025-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的复杂医学影像智能识别系统及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的复杂医学影像智能识别系统及方法，涉及医学影像技术领域，本发明包括解剖影像数据采集模块、解剖影像数据分析模块、功能影像分析模块和医学影像评估模块。通过结合解剖影像，采集解剖信息，评估医学影像的各解刨组织的影像评估指数，匹配各风险组织，避免人工测量主观偏差，提升风险组织检出效率与定位精度，提升处理效率。捕捉各风险组织的细胞代谢活动，评估医学影像的各风险组织的功能影响评估指数，并评估医学影像识别符合值，进行优化，突破了传统解剖影像仅观察形态结构的局限，提升了诊断的准确性与可靠性，推动医学影像诊断发展。

本发明授权一种基于深度学习的复杂医学影像智能识别系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的复杂医学影像智能识别系统，其特征在于，包括： 解剖影像数据采集模块：通过结合解剖影像，采集解剖信息，评估医学影像的各解刨组织的影像评估指数； 解剖影像数据分析模块：基于得到的医学影像的各解刨组织的影像评估指数，匹配各风险组织； 功能影像分析模块：基于得到的各风险组织，捕捉各风险组织的细胞代谢活动，进而得到各风险组织的细胞代谢数据，评估医学影像的各风险组织的功能影响评估指数； 医学影像评估模块：基于得到医学影像的各风险组织的功能影响评估指数，评估医学影像识别符合值，并进行优化； 由人工标注医学影像的各风险组织及其对应的功能影响评估指数，将其记为医学影像的各源风险组织及其对应的功能影响评估指数，将智能识别的各风险组织与各源风险组织进行对比，若某风险组织与所有源风险组织对比失败，则将该风险组织记为误判组织，将该风险组织进行剔除，若某风险组织与所有源风险组织对比成功，记为正确组织，得到医学影像的各正确组织的功能影响评估指数，并获取正确组织数量，将正确组织数量与总数量做比值处理，得到权重因子Y，评估医学影像识别符合值，其具体计算公式为：其中，vg'表示为医学影像的第g个正确组织的功能影响评估参考指数，vg表示为医学影像的第g个正确组织的功能影响评估指数，g表示为正确组织的编号，g＝1,2,...,b，b表示为正确组织的数量。

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