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龙图腾网恭喜南通大学附属医院申请的专利一种基于大数据分析的血液科临床感染源检测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：CN119274819B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202411555499.2，技术领域涉及：G16H50/80；该发明授权一种基于大数据分析的血液科临床感染源检测系统及方法是由徐殷香;卞艳红;朱小玲;刘红;王信峰;赵娟;蔡奕峰;宋国齐;朱永花设计研发完成，并于2024-11-04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血液科临床感染源检测系统及方法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血液科临床感染源检测系统及方法，用于医疗检测领域，该血液科临床感染源检测系统包括：图像收集模块、影像分析模块、感染部位预测模块、感染源识别模块及风险评估模块。本发明通过集成先进的影像分析、疾病识别、风险评估及数据融合技术，实现了对患者感染源的精准定位与风险等级划分，大幅提高了临床检测的准确性与效率，优化了资源配置，加速了治疗决策过程，为患者提供了更为个性化和及时的医疗介入，显著提升了患者的治疗效果与安全性。

本发明授权一种基于大数据分析的血液科临床感染源检测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据分析的血液科临床感染源检测系统，其特征在于，包括：图像收集模块；影像分析模块，用于对收集的临床医疗影像图像进行分析，并基于分析结果标记感染图像区域；感染部位预测模块，基于临床医疗感染图像预测感染图像部位；感染源识别模块，用于将感染图像区域的影像特征与预测的感染图像部位相结合，并利用临床医疗领域的知识图谱识别患者的感染源图像；风险评估模块；其中，所述基于临床医疗感染图像预测感染图像部位包括：从血液科收集患者的临床医疗感染图像，并提取影像特征与患者信息特征，将影像特征和患者信息特征相结合，形成综合的特征集；筛选特征集，将基于筛选后的特征构建分类模型，并在分类模型引入共享权重矩阵，同时设计损失函数；包括：预设目标变量，并利用信息增益评估特征集中每个特征与目标变量的关联，筛选与目标变量最相关的特征子集；利用筛选后的特征子集，构建分类模型，并对分类模型的参数进行调整；创建共享权重矩阵，并基于共享权重矩阵捕捉感染图像部位的相互依赖关系：将共享权重矩阵集成到分类模型中，并设计包含正则化项的损失函数；利用梯度下降策略优化损失函数，并获得最佳的分类模型参数；基于最佳的分类模型参数构建多层分类模型；利用交叉验证方法对多层分类模型进行评估，并在测试集验证模型的预测准确性；将新的临床医疗感染图像输入多层分类模型，预测患者的感染图像部位。

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