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龙图腾网获悉浙江省肿瘤医院申请的专利一种肿瘤患者检验化验单解读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：CN119920392B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202510399209.8，技术领域涉及：G16H10/60；该发明授权一种肿瘤患者检验化验单解读系统及方法是由杨绍雪;张毅敏;姜慧芬;钱旭;崔巍;曹洁;毛彩萍;陈勇毅;刘馨;包叶江;韩昕宏;刘旗;雷涵设计研发完成，并于2025-04-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种肿瘤患者检验化验单解读系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种肿瘤患者检验化验单解读系统及方法，涉及医疗信息化领域，所述系统包括：信息验证模块，用于患者和医生的身份验证及分类；化验单解析模块，用于通过自然语言处理和计算机视觉技术对检验化验单进行结构化解析，并基于模糊匹配算法验证检测单位的资质；数据存储模块，用于集成肿瘤诊疗相关的知识库数据；指标分析模块，用于通过支持向量机、孤立森林及决策树的级联模型进行肿瘤类型识别、指标异常项分析及分诊匹配。根据本申请的技术方案，能够实现对肿瘤患者检验化验单的自动解读和专业医生的匹配，具有较高的应用价值。

本发明授权一种肿瘤患者检验化验单解读系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种肿瘤患者检验化验单解读系统，其特征在于，包括： 信息验证模块，用于患者和医生的身份验证及分类； 化验单解析模块，用于通过自然语言处理和计算机视觉技术对检验化验单进行结构化解析，并基于模糊匹配算法验证检测单位的资质； 数据存储模块，用于集成肿瘤诊疗相关的知识库数据； 指标分析模块，用于通过支持向量机、孤立森林及决策树的级联模型进行肿瘤类型识别、指标异常项分析及分诊匹配； 特征融合模块，用于对从所述检验化验单中提取的文本特征和从医学影像中提取的图像特征，基于动态权重分配和长短期记忆网络实现跨模态特征的时序融合； 权重优化模块，用于通过KL散度量化各医院在联邦学习中本地数据与全局数据的分布差异，并通过元学习在新接入的医疗机构的10%本地数据上进行微调，生成个性化模型；所述权重优化模块根据所述分布差异对权重进行动态调整：；式中，为第个参与方在联邦聚合中的权重；为第个参与方的本地数据概率分布；为全局数据的估计分布；为本地分布与全局分布之间的Kullback-Leibler散度；为调节因子；各医院基于本地数据对SVM模型进行训练，并输出参数，全局模型更新为：；式中，为第个参与方本地训练的模型参数；为联邦聚合后的全局模型参数。

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