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龙图腾网获悉北京全科在线科技有限责任公司申请的专利一种基于大数据分析的医疗诊断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：CN119007979B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202411006202.7，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权一种基于大数据分析的医疗诊断方法及系统是由许正勇设计研发完成，并于2024-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据分析的医疗诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大数据分析的医疗诊断方法及系统包括，本发明通过非线性映射和核主成分分析方法，将皮肤病变特征映射到高维核空间，有效解决了高维特征的处理问题；利用核主成分分析得到的新特征替换卷积神经网络中的通道权重，能够动态调整特征图中不同空间位置的权重，增强对数据效用区域的关注，提高特征提取的准确性；此外，我方发明通过将大数据分析模型的异常温度区域与新特征进行拼接，充分利用多模态数据的互补性，进一步提高了医疗诊断的准确性和鲁棒性，也为其他病症的医疗诊断提供了一种高效可靠的解决思路。

本发明授权一种基于大数据分析的医疗诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据分析的医疗诊断方法，其特征在于，包括：采集患者皮肤病变区域和体表热成像图像，通过灰度共生矩阵提取皮肤病变区域的纹理特征，同时，将所述热成像进行区域增长，得到体表不同部位的温度数据；将所述热成像进行区域增长，得到体表不同部位的温度数据，包括：将所述热成像转换为灰度图像，以灰度的深浅交界处为基准，将种子点进行标记；从标记的种子点开始，将与所述种子点相邻且满足生长条件的像素加入区域；所述生长条件，即像素之间的标准差；将新加入的像素作为区域边界点，判断其相邻像素是否也满足生长条件；若满足条件则也加入区域中，否则区域增长结束；遍历分割区域内的每个像素，读取对应的温度值，计算各区域的平均温度、最高温度和温度分布特征，得到体表不同部位的温度数据；建立大数据分析模型，对所述皮肤病变区域的纹理特征进行分析，得到不同类型的皮肤病变特征，对所述温度数据进行分析，识别异常温度区域；所述建立大数据分析模型，对所述皮肤病变区域的纹理特征进行分析，得到不同类型的皮肤病变特征，对所述温度数据进行分析，识别异常温度区域，包括：创建分类训练标签，所述大数据分析模型由随机森林分类器进行训练；通过随机森林分类器，创建若干棵决策树，每棵决策树取纹理特征和温度数据的一部分数据且可以重复，构建样本集合；利用所述分类训练标签对所述样本集合进行训练，输出不同类型的皮肤病变特征和异常温度区域；对所述皮肤病变特征进行非线性映射，利用核主成分分析方法将所述皮肤病变特征映射到高维核空间，在所述高维核空间中进行主成分分析，选取分析得到的关键成分作为新特征，利用所述新特征替换卷积神经网络中的通道权重；在卷积神经网络的基础上增加空间注意力机制，将大数据分析模型的异常温度区域与新特征进行拼接，输出医疗诊断结果；所述在卷积神经网络的基础上增加空间注意力机制，将大数据分析模型的异常温度区域与新特征进行拼接，包括：对卷积层输出的特征图进行多尺度全局平均池化，生成不同尺度的全局平均池化特征图；将所述多尺度的全局平均池化特征图在通道权重上进行拼接，形成拼接特征图；对拼接特征图进行1×1卷积操作，压缩通道数，生成单通道的注意力特征图；将单通道的注意力特征图进行Sigmoid激活，得到每个空间位置的注意力权重；将注意力权重与原始卷积特征图按元素相乘，生成经过权重调整后的特征图；将异常温度区域复制扩展为与注意力特征图相同的通道数，将扩展后的异常温度区域与经过权重调整后的特征图在通道权重上进行二次拼接，形成新的特征图，并输出异常温度区域的阈值；对拼接后的特征图进行3×3卷积操作，压缩通道数，并进行ReLU激活，生成融合拼接特征图；通过多层感知器对融合特征图进行处理，包括单全连接层，使用Softmax激活，输出不同类型的皮肤病变的概率；将得到的皮肤病变概率和异常温度区域的阈值作为输入，应用于智慧医疗诊断平台或分布式云医疗诊断平台中，得到医疗诊断结果。

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