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龙图腾网恭喜华东理工大学;扶风县人民医院申请的专利一种医学图形影像人工智能建模与识别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：CN119832015B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202510311552.2，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种医学图形影像人工智能建模与识别系统是由姜永利;王乃妮设计研发完成，并于2025-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种医学图形影像人工智能建模与识别系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种医学图形影像人工智能建模与识别系统，具体涉及智能建模与识别领域，本发明包括数据采集模块、图像数据预处理模块、图像分割模块、特征提取模块、主动学习模型构建模块、识别与诊断模块；本发明通过采集患者CT影像并预处理，包括去噪和增强，再对图像进行分割，区分待确定病变与正常区域；利用深度学习算法提取病变区域的关键特征，计算病变值以确定病变区域；接着，将病变特征输入主动学习模型进行训练，通过迭代选择最有价值样本标注，优化模型性能；最后，将待识别图像输入训练好的模型，输出病变类型、位置、大小及初步诊断报告；系统还具备可视化展示功能，高亮标记病变区域，并提供反馈与优化循环。

本发明授权一种医学图形影像人工智能建模与识别系统在权利要求书中公布了：1.一种医学图形影像人工智能建模与识别系统，其特征在于，包括：数据采集模块：用于获取患者的CT扫描医学影像数据，再通过高速数据传输接口，CT影像数据从医院信息系统中快速传输至图像数据预处理模块中；图像数据预处理模块：对输入的医学图像进行噪声去除和图像增强预处理；图像分割模块：用于将图像处理后的医学图像进行图像分割，将分割后的医学图像分为待确定病变区域和正常区域，并将医学图像中待确定病变区域传输至特征提取模块；特征提取模块：采用深度学习算法，从待确定病变区域内医学图像中提取关键特征，根据计算关键特征得出病变值，将待确定病变区域分为正常区域和病变区域；待确定病变区域图像中元素密度值的计算方法具体为： ，表示为组织对X射线的线性衰减系数，表示为水对X射线的线性衰减系数；待确定病变区域图像中纹理值M的计算方法具体为： ，N表示为对比度，P表示为相关性，Q表示为熵，、、表示为权重系数； ，表示为灰度共生矩阵中像素对的频率，m和n表示为两个像素的灰度值； ，表示为行的均值，表示为列的均值，表示为行的标准差，表示为列的标准差； ；主动学习模型构建模块：用于将病变区域的特征和图像输入构建的主动学习模型中并进行训练；识别与诊断模块：将待识别的医学图像输入训练好的主动学习模型，模型输出识别结果。

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