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龍圖騰網(wǎng)恭喜四川智康科技有限責(zé)任公司申請(qǐng)的專利感染性休克診療圖像信息結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)及方法獲國(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：CN119851925B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-06-13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：202510333815.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G16H50/20；該發(fā)明授權(quán)感染性休克診療圖像信息結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)及方法是由康焰;邱德松;繆海昕;唐辛群;唐超;黎方舟設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-03-20向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本感染性休克診療圖像信息結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)及方法在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明涉及醫(yī)療信息處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種感染性休克診療圖像信息結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)及方法，系統(tǒng)包括處理器、圖像采集模塊、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合模塊等多個(gè)模塊。圖像采集模塊獲取CT圖像、超聲圖像和血流動(dòng)力學(xué)時(shí)序數(shù)據(jù)，多模態(tài)數(shù)據(jù)融合模塊處理后生成多模態(tài)融合數(shù)據(jù)，經(jīng)動(dòng)態(tài)特征提取模塊生成動(dòng)態(tài)特征向量，再由結(jié)構(gòu)化處理引擎生成結(jié)構(gòu)化診療記錄。異常檢測(cè)模塊監(jiān)測(cè)記錄參數(shù)，診療決策模塊依異常信號(hào)生成診療建議，預(yù)警反饋模塊提供可視化預(yù)警，性能監(jiān)控模塊評(píng)估系統(tǒng)性能。該發(fā)明實(shí)現(xiàn)多模態(tài)數(shù)據(jù)融合處理，生成結(jié)構(gòu)化診療記錄，提供精準(zhǔn)診療決策支持，具備實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和系統(tǒng)優(yōu)化功能，提升感染性休克診療水平和效率。

本發(fā)明授權(quán)感染性休克診療圖像信息結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)及方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種感染性休克診療圖像信息結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，其特征在于，包括處理器、圖像采集模塊、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合模塊、動(dòng)態(tài)特征提取模塊、結(jié)構(gòu)化處理引擎、診療決策模塊、異常檢測(cè)模塊、預(yù)警反饋模塊及性能監(jiān)控模塊； 所述圖像采集模塊用于獲取患者的醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)，包括CT圖像、超聲圖像和血流動(dòng)力學(xué)時(shí)序數(shù)據(jù)；所述多模態(tài)數(shù)據(jù)融合模塊對(duì)醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)空對(duì)齊和特征歸一化處理，生成多模態(tài)融合數(shù)據(jù)；所述動(dòng)態(tài)特征提取模塊通過預(yù)設(shè)的深度學(xué)習(xí)模型對(duì)多模態(tài)融合數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間序列分析和空間特征提取，生成動(dòng)態(tài)特征向量；所述結(jié)構(gòu)化處理引擎將動(dòng)態(tài)特征向量映射至預(yù)定義的臨床數(shù)據(jù)模板中，生成結(jié)構(gòu)化診療記錄； 所述異常檢測(cè)模塊實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)結(jié)構(gòu)化診療記錄中的生理參數(shù)、血流動(dòng)力學(xué)指標(biāo)及影像特征，若檢測(cè)到參數(shù)偏離預(yù)設(shè)閾值范圍，則生成異常信號(hào)并發(fā)送至處理器；所述診療決策模塊根據(jù)異常信號(hào)調(diào)用預(yù)設(shè)的臨床路徑算法，生成適應(yīng)性診療建議；所述預(yù)警反饋模塊接收異常信號(hào)并觸發(fā)可視化預(yù)警界面；所述性能監(jiān)控模塊記錄異常信號(hào)的響應(yīng)時(shí)間及診療決策的修正次數(shù)，生成系統(tǒng)性能日志； 所述動(dòng)態(tài)特征提取模塊的具體運(yùn)行過程如下： 對(duì)血流動(dòng)力學(xué)時(shí)序數(shù)據(jù)采用長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行時(shí)間依賴性建模，輸出時(shí)序特征向量；對(duì)CT圖像和超聲圖像分別通過三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行多尺度特征提取，輸出空間特征向量；將時(shí)序特征向量與空間特征向量進(jìn)行張量拼接，并通過全連接層降維后生成動(dòng)態(tài)特征向量； 所述結(jié)構(gòu)化處理引擎包括模板匹配子模塊和語(yǔ)義解析子模塊； 所述模板匹配子模塊基于臨床指南定義的數(shù)據(jù)字段，將動(dòng)態(tài)特征向量中的生理參數(shù)分類映射至心功能指標(biāo)、微循環(huán)狀態(tài)及器官灌注標(biāo)簽；所述語(yǔ)義解析子模塊通過自然語(yǔ)言處理技術(shù)對(duì)非結(jié)構(gòu)化文本報(bào)告進(jìn)行實(shí)體識(shí)別和關(guān)系抽取，生成標(biāo)準(zhǔn)化語(yǔ)義數(shù)據(jù)； 所述結(jié)構(gòu)化診療記錄由標(biāo)準(zhǔn)化語(yǔ)義數(shù)據(jù)與映射后的數(shù)據(jù)字段合并生成； 所述性能監(jiān)控模塊的具體分析過程如下： 記錄異常信號(hào)從生成至診療建議輸出的響應(yīng)時(shí)間，若響應(yīng)時(shí)間超過預(yù)設(shè)響應(yīng)閾值，則標(biāo)記為延遲事件； 統(tǒng)計(jì)診療建議被臨床修正的次數(shù)，若修正次數(shù)超過預(yù)設(shè)修正閾值，則標(biāo)記為低效決策事件； 將延遲事件和低效決策事件的發(fā)生頻率進(jìn)行加權(quán)計(jì)算，生成系統(tǒng)性能評(píng)分。

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