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龙图腾网恭喜万里云医疗信息科技(北京)有限公司申请的专利影像报告的工作量量化方法、装置及存储介质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：CN119539625B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202510105338.1，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权影像报告的工作量量化方法、装置及存储介质是由王中华;黄家祥;胡文亮设计研发完成，并于2025-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本影像报告的工作量量化方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了影像报告的工作量量化方法、装置及存储介质，包括：获取与患者对应的目标影像报告，并利用NLP模型提取目标影像报告的文本内容中的多个第一关键特征；利用预先设置的编码规则分别对各个第一关键特征进行编码，并确定与各个第一关键特征对应的多个特征编码以及与各个特征编码对应的多个编码值；基于多个特征编码和多个编码值，生成对应的第一数据集；以及将第一数据集输入至预先设置的工作量预测模型，并确定与目标影像报告对应的工作量。达到了真实的反映医生基于目标影像报告填写诊断报告时的工作量，并提升医生的工作热情的技术效果。

本发明授权影像报告的工作量量化方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种影像报告的工作量量化方法，其特征在于，包括：获取与患者对应的目标影像报告，并利用NLP模型提取所述目标影像报告的文本内容中的多个第一关键特征，其中所述多个第一关键特征包括检查项目、所含部位的数量、阳性部位的数量、病灶数量、病灶测量数、阳性等级、是否急诊、是否外伤以及是否有历史检查；利用预先设置的编码规则分别对各个第一关键特征进行编码，并确定与所述各个第一关键特征对应的多个特征编码以及与各个特征编码对应的多个编码值，其中所述编码规则包括关键特征编码以及编码值；基于所述多个特征编码和所述多个编码值，生成对应的第一数据集；以及将所述第一数据集输入至预先设置的工作量预测模型，并确定与所述目标影像报告对应的工作量，其中所述工作量预测模型是随机森林模型，并且还包括：利用主成分分析法对所述随机森林模型中的多个第一决策树进行筛选，并确定多个第二决策树；以及在确定所述多个第二决策树的情况下，利用均方误差、平均绝对误差和或决定系数确定多个第三决策树，其中所述多个第三决策树的精度大于所述多个第二决策树的精度，并且其中利用主成分分析法对所述随机森林模型中的多个第一决策树进行筛选，并确定多个第二决策树的操作，包括：将预先确定的多个样本分别输入至多个第一决策树，得到分别与各个样本对应的第一决策树向量，其中所述第一决策树向量的维度与所述第一决策树的数量对应，并且所述第一决策树向量中的各个元素指示将相应的样本输入至各个第一决策树所预测的工时；基于所述多个第一决策树向量，构建第一决策树矩阵，并对所述第一决策树矩阵进行规范化处理，生成第二决策树矩阵，其中对所述第一决策树矩阵进行规范化处理的计算公式如下： ；其中，i=1~m，j=1~n，表示规范化处理后的第二决策树矩阵中的元素值，表示未进行规范化处理的第一决策树矩阵中的元素值，表示第一决策树矩阵中的各个第一决策树向量的平均值，其中第一决策树向量为Xi，并且i=1~m，表示所述各个第一决策树向量的方差；并且所述各个第一决策树向量的平均值的计算公式如下： ；其中，j=1~n，表示未进行规范化处理的第一决策树矩阵中的元素值；并且所述各个第一决策树向量的方差的计算公式如下： ；其中，j=1~n，表示未进行规范化处理的第一决策树矩阵中的元素值，表示第一决策树矩阵中的各个第一决策树向量的平均值；基于所述第二决策树矩阵，计算对应的样本相关矩阵，其中所述样本相关矩阵的计算公式如下： ；其中，R表示样本相关矩阵，Y表示第二决策树矩阵；对所述样本相关矩阵进行特征分解，确定多个第一特征值，其中确定所述多个第一特征值的计算公式如下： ；其中，R表示样本相关矩阵，I表示单位矩阵，λ表示第一特征值；在确定所述多个第一特征值的情况下，计算方差贡献率达到预设阈值的第一特征值的数量，并确定多个第二特征值，其中所述方差贡献率的计算公式如下： ；其中，表示多个第一特征值中的第k个第一特征值的方差贡献率，表示n个第一特征值的和，表示方差贡献率； ；其中，表示k个第一特征值的方差贡献率的和，表示k个第一特征值的和，表示n个第一特征值的和；以及在确定所述多个第二特征值的情况下，基于与所述多个第二特征值对应的数量，确定所述多个第二决策树。

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