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龙图腾网获悉中国人民解放军总医院第一医学中心申请的专利基于人工智能驱动的血液样本智能检测与分类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：CN120563924B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202510703870.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于人工智能驱动的血液样本智能检测与分类系统是由孙宇;吴玉娟设计研发完成，并于2025-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能驱动的血液样本智能检测与分类系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于人工智能驱动的血液样本智能检测与分类系统，属于生物医学检测技术领域。本发明解决了现有方法效率低下且容易受到主观因素影响的问题，通过分析患者的就诊记录，基于就诊记录为每个患者匹配相应的主导特征，实现个性化的诊断方案；结合使用随机森林模型评估细胞形态学特征和荧光强度特征对不同疾病类型的重要性，并输出重要性得分；为当前血液样本的形态学特征和荧光强度特征赋予权重，能够更精准地匹配当前样本的主导特征，加速诊断流程；将细胞形态学图像和荧光强度特征相结合，形成高维度特征向量，从而提高活体血液样本检测的准确性和可靠性，减少误诊和漏诊，降低因错误诊断导致的额外医疗成本。

本发明授权基于人工智能驱动的血液样本智能检测与分类系统在权利要求书中公布了：1.基于人工智能驱动的血液样本智能检测与分类系统，其特征在于，所述系统包括：图像采集单元和智能分析单元，所述智能分析单元包括特征提取模块和细胞分类模块； 所述图像采集单元，配置为通过高分辨率光学成像技术对活体检测的血液样本进行活体成像，获取不同荧光通道的细胞形态学图像； 所述特征提取模块，配置为对细胞形态学图像，基于Sobel算子提取细胞形态学图像的形态学特征，并测量细胞在不同荧光通道中的强度特征；采用加权融合方法赋予形态学特征和荧光强度特征不同的权重，并按权重进行融合，形成高维度特征向量；具体为： 获取血液样本对应的患者就诊记录，包括：初次就诊和多次就诊，基于就诊记录得出患者的检测目标；通过多次就诊记录获取患者的历史病因，根据历史病因获取患者的疾病类型，基于疾病类型匹配相应的主导特征；通过初次就诊记录获取患者的就诊需求，结合初步临床诊断结果为血液样本匹配相应的主导特征；将提取的细胞形态学特征和荧光强度特征分别与对应的主导特征和诊断结果进行组合，形成数据集；使用随机森林模型对训练数据集进行训练，评估细胞形态学特征和荧光强度特征对不同疾病类型的重要性，判断每种疾病类型下，所对应的主导特征是否正确，并输出重要性得分；设置重要性阈值，在同一个疾病类型中，若细胞形态学特征和荧光强度特征中任意一个重要性得分超出该阈值，则说明该特征对诊断结果的贡献更大，为该特征赋予最高权重；获取当前血液样本对应的患者就诊记录，将当前血液样本的形态学特征和荧光强度特征，以及就诊记录输入至随机森林模型中进行预测，并输出形态学特征和荧光强度特征的重要性得分；根据重要性得分，为当前血液样本活体检测的形态学特征和荧光强度特征赋予不同的权重; 引入实时反馈机制，将随机森林模型的预测结果与实际诊断结果进行对比；根据诊断结果的准确性和可靠性，动态调整当前血液样本的形态学特征和荧光强度特征的权重；对于错误诊断的血液样本，分析该血液样本中形态学特征和荧光强度特征的表现，识别出导致错误的特征因素，优化随机森林模型性能； 将随机森林模型的预测结果与实际诊断结果不一致的血液样本标记为异常样本；若异常样本的错误类型为误诊，且预测结果和实际诊断结果属于易混淆疾病组，则获取预设时间段内所属易混淆疾病组的历史权重修正记录以及历史修正频率；基于当前历史权重修正记录，分别构建形态学特征和荧光强度特征的权重差变化曲线并进行平稳分析，得到相应的权重差变化平稳分数；当历史修正频率未超出设定修正频率，或权重差变化平稳分数均超出设定稳定阈值时，利用权重差变化曲线中的最后取值，分别对当前异常样本的形态学特征和荧光强度特征的权重值进行调整；否则，从权重差变化曲线中提取关键统计指标并计算得到相应的实际权重修正差，对形态学特征和荧光强度特征的权重值进行针对性调整；若异常样本的错误类型为误诊，且预测结果和实际诊断结果不属于易混淆疾病组，或错误类型为漏诊，则重新计算形态学特征和荧光强度特征的重要性得分，并与同类疾病重要均值进行比较，得到重要差值；以重要差值和异常样本的实际诊断结果作为匹配条件，筛选得到形态学特征和荧光强度特征的权重修正差值，进行针对性权重修正； 所述细胞分类模块，配置为基于卷积神经网络模型对高维度特征向量进行分类检测，识别细胞形态学图像中正常细胞和异常细胞，并输出检测结果；基于检测结果，获知血液样本中是否存在疾病。

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