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龙图腾网获悉上海市同济医院申请的专利一种基于医学影像智能数据库的检索智能排序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：CN121256082B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202511795244.8，技术领域涉及：G06F16/583；该发明授权一种基于医学影像智能数据库的检索智能排序方法及系统是由王静雯;王培军设计研发完成，并于2025-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于医学影像智能数据库的检索智能排序方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及医学影像智能数据库的检索技术领域，特别涉及一种基于医学影像智能数据库的检索智能排序方法及系统，包括获取用户提交的查询医学影像和相关联的结构化报告文本，以生成综合查询特征向量；获取用户输入的查询关键字和临床场景标签，以生成临床意图特征向量；根据所述临床意图特征向量与所述综合查询特征向量获取意图与特征关联矩阵；根据所述动态权重向量与所述综合查询特征向量获取意图加权的查询特征向量。本发明通过构建临床意图驱动的多维度特征融合与动态适配机制，能够解析临床意图，动态调整特征权重与相似度计算，相似性评判标准随临床任务的动态调整，实现医学影像检索结果的智能排序。

本发明授权一种基于医学影像智能数据库的检索智能排序方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于医学影像智能数据库的检索智能排序方法，其特征在于，包括： 获取用户提交的查询医学影像和相关联的结构化报告文本，根据所述查询医学影像和结构化报告文本分别获取视觉特征向量和文本语义特征向量，将所述视觉特征向量与文本语义特征向量进行拼接，以生成综合查询特征向量； 获取用户输入的查询关键字和临床场景标签，将所述查询关键字和临床场景标签映射至预定义的临床意图语义空间，以生成临床意图特征向量； 将所述临床意图特征向量与所述综合查询特征向量进行交叉注意力计算，获取意图与特征关联矩阵； 获取所述临床意图特征向量对应的目标临床任务描述符； 根据所述目标临床任务描述符从预定义的关联权重表中获取对应的任务特征权重向量，其中，所述任务特征权重向量中每个分量对应所述综合查询特征向量中一个特征维度的权重系数，用于调节该特征维度在特定临床任务下的贡献度；关联权重表用于存储原子化临床任务描述符对应的特征权重参数，所述特征权重参数表征该任务下不同特征维度的贡献度；所述原子化临床任务描述符是根据医学知识体系与典型临床工作流定义的； 将所述临床意图特征向量与所述任务特征权重向量进行逐元素相乘并归一化，获得任务加权意图向量； 计算所述任务加权意图向量的信息熵，并归一化获取任务情境集中度； 获取预构建的医学影像诊断知识库，从所述医学影像诊断知识库中检索与所述目标临床任务描述符对应的标准意图向量； 计算所述临床意图特征向量与所述标准意图向量之间的语义距离； 获取预设典型临床场景质心集合，计算所述临床意图特征向量与所述预设典型临床场景质心集合的最小欧氏距离； 根据所述任务情境集中度、所述语义距离和所述最小欧氏距离获取意图聚焦调控指数； 将所述综合查询特征向量的特征维度划分为多个特征组，基于所述意图与特征关联矩阵分别计算各特征组的平均关联强度；所述平均关联强度为对每个特征组内所有特征维度对应的所述意图与特征关联矩阵的元素取均值； 根据所述各特征组的平均关联强度和所述意图聚焦调控指数，构建特征组权重分配向量； 在每个特征组内部，根据所述意图与特征关联矩阵的对应区块，提取该特征组内各特征维度的相对重要性分布，以生成组内权重分配子向量； 根据所述特征组权重分配向量和所述组内权重分配子向量生成动态权重向量； 根据所述动态权重向量与所述综合查询特征向量通过逐元素相乘获取意图加权的查询特征向量； 根据所述临床意图特征向量从预构建的医学影像特征库中获取候选影像集，并从中提取每一候选影像综合特征向量，计算所述意图加权的查询特征向量与每一所述候选影像综合特征向量之间的意图感知相似度得分； 根据所述意图感知相似度得分对所述候选影像集进行降序排序，并输出排序后的检索结果列表。

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上海市同济医院，其通讯地址为：200333 上海市普陀区新村路389号；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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