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龙图腾网获悉上海影禾医脉智能科技有限公司申请的专利基于历史影像数据的辅助诊断方法、设备、介质及产品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：CN121812124B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202610275222.7，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权基于历史影像数据的辅助诊断方法、设备、介质及产品是由张杏林;刘佳奇;刘永辉;马炳奇;蔡倩倩设计研发完成，并于2026-03-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于历史影像数据的辅助诊断方法、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种基于历史影像数据的辅助诊断方法、设备、介质及产品，该方法涉及医学图像处理领域。该方法包括：获取目标对象的影像数据集合；根据影像数据集合确定特征矩阵，特征矩阵包括至少两个特征向量，特征向量包括对应目标随诊时间下的多个定量特征变化率，定量特征变化率为定量特征在对应目标随诊时间与参考随诊时间之间的变化率；基于预训练关联模型确定与特征矩阵对应的关联系数矩阵；确定目标对象的疾病标识所对应的至少一个预定关联系数进展曲线，根据关联系数矩阵与该至少一个预定关联系数进展曲线，确定目标对象当前所处疾病阶段的阶段标识。本发明实施例解决了现有辅助诊断方法所确定辅助诊断结果存在准确性较低的问题。

本发明授权基于历史影像数据的辅助诊断方法、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种基于历史影像数据的辅助诊断方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标对象的影像数据集合，所述影像数据集合包括多个影像数据组合，所述影像数据组合包括所述目标对象的一个随诊时间下的所有影像数据； 根据所述影像数据集合确定特征矩阵，所述特征矩阵包括至少两个特征向量，所述特征向量包括对应目标随诊时间下的多个定量特征变化率，所述定量特征变化率为定量特征在对应目标随诊时间与参考随诊时间之间的变化率，所述参考随诊时间为前一随诊时间或第一个随诊时间，所述目标随诊时间为非第一个随诊时间； 基于预训练关联模型确定与所述特征矩阵对应的关联系数矩阵，所述预训练关联模型用于确定所述特征矩阵中各特征变化率对的非线性依赖权重，并将所有所述非线性依赖权重的归一化结果作为所述关联系数矩阵输出，所述特征变化率对包括两个所述定量特征变化率； 确定所述目标对象的疾病标识所对应的至少一个预定关联系数进展曲线，根据所述关联系数矩阵与所述至少一个预定关联系数进展曲线，确定所述目标对象当前所处疾病阶段的阶段标识。

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