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龍圖騰網(wǎng)恭喜北京一脈陽(yáng)光醫(yī)學(xué)信息技術(shù)有限公司申請(qǐng)的專利一種影像標(biāo)準(zhǔn)檢查項(xiàng)目智能生成與匹配方法、系統(tǒng)及介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114121292B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-30發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202111289467.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G16H50/70；該發(fā)明授權(quán)一種影像標(biāo)準(zhǔn)檢查項(xiàng)目智能生成與匹配方法、系統(tǒng)及介質(zhì)是由彭煥;劉朝暉設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-11-02向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種影像標(biāo)準(zhǔn)檢查項(xiàng)目智能生成與匹配方法、系統(tǒng)及介質(zhì)在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種影像標(biāo)準(zhǔn)檢查項(xiàng)目智能生成與匹配方法、系統(tǒng)及介質(zhì)，所述方法包括建立影像檢查項(xiàng)目標(biāo)準(zhǔn)系列庫(kù)并生成影像標(biāo)準(zhǔn)項(xiàng)目庫(kù)；生成匹配語(yǔ)料及匹配語(yǔ)料對(duì)應(yīng)的公共函數(shù)并保存至語(yǔ)料庫(kù)；獲取用戶輸入的待匹配檢查項(xiàng)名稱；將所述待匹配檢查項(xiàng)名稱與語(yǔ)料庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行多種機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練與算法匹配，得到最佳匹配檢查項(xiàng)，所述系統(tǒng)包括檢查項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)生成模塊和檢查項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)匹配模塊。本發(fā)明組合檢查項(xiàng)所含檢查設(shè)備、設(shè)備類型、檢查部位、掃描方式、后處理、擺位等信息，生成檢查項(xiàng)目命名與編碼的規(guī)范格式，以及包含采用多種人工智能匹配、推薦算法對(duì)不規(guī)范檢查項(xiàng)目到標(biāo)準(zhǔn)名稱的匹配、映射功能。

本發(fā)明授權(quán)一種影像標(biāo)準(zhǔn)檢查項(xiàng)目智能生成與匹配方法、系統(tǒng)及介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種影像標(biāo)準(zhǔn)檢查項(xiàng)目智能生成與匹配方法，其特征在于，包括以下步驟：S1：建立影像檢查項(xiàng)目標(biāo)準(zhǔn)系列庫(kù)，包括分級(jí)部位、設(shè)備與類型、掃描與后處理、擺位、別名，并按照行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范將其組合，生成CT、MR核磁、DR、NM核醫(yī)學(xué)、US超聲影像標(biāo)準(zhǔn)項(xiàng)目庫(kù)；S2：從影像檢查項(xiàng)目標(biāo)準(zhǔn)系列庫(kù)及影像標(biāo)準(zhǔn)項(xiàng)目庫(kù)中讀取原始數(shù)據(jù)，生成保存匹配語(yǔ)料庫(kù)，并創(chuàng)建匹配語(yǔ)料讀取公共函數(shù)；S3：獲取用戶輸入的待匹配檢查項(xiàng)名稱；將所述待匹配檢查項(xiàng)名稱與語(yǔ)料庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行多種機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練與算法匹配，得到最佳匹配檢查項(xiàng)；S4:獲取用戶輸入的查詢條件，提取所述查詢條件中的關(guān)鍵詞查詢影像標(biāo)準(zhǔn)項(xiàng)目庫(kù)，得到最佳標(biāo)準(zhǔn)檢查項(xiàng)；步驟S3中得到最佳匹配檢查項(xiàng)的具體方法為：S31:獲取待匹配檢查項(xiàng)名稱，從語(yǔ)料庫(kù)中獲取標(biāo)準(zhǔn)項(xiàng)目名稱；S32:利用字級(jí)匹配模型，以字的粒度比較待匹配檢查項(xiàng)名稱與標(biāo)準(zhǔn)項(xiàng)目名稱的相似度，得到字級(jí)匹配結(jié)果；S32：利用詞級(jí)匹配模型，以詞的粒度比較待匹配檢查項(xiàng)名稱與標(biāo)準(zhǔn)項(xiàng)目名稱的相似度，得到詞級(jí)匹配結(jié)果；S33：組合字級(jí)匹配與詞級(jí)匹配結(jié)果，做組合分值加權(quán)處理，根據(jù)分值排序，得到最佳匹配檢查項(xiàng)。

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