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龙图腾网获悉浙江鸿蓝科技有限责任公司申请的专利一种创面分级模型的构建方法及创面自分析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：CN120221096B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510638653.0，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种创面分级模型的构建方法及创面自分析系统是由杜邦;胡亦袍;章杰阳;林才;吴健;黄晨初设计研发完成，并于2025-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种创面分级模型的构建方法及创面自分析系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种创面分级模型的构建方法及创面自分析系统，包括将获取的创面图像、临床文本描述数据和结构化背景信息数据通过特定的特征提取策略处理创面图像，得到图像特征向量，对临床文本描述数据和结构化背景信息数据进行清洗、分词、实体标注等操作，构建创面语义演化图谱并融合相关向量得到文本嵌入，再根据结构化背景信息数据生成创面背景上下文向量，对图像和文本特征向量动态加权并拼接融合，得到融合特征向量，根据融合特征向量进行对应的分级模型构建，能够实现对不同类型创面‌进行更加精准、全面和可解释的分级评估，并且针对构建的模型设计的自分析系统能够快速准确的判断用户拍摄的创面图像情况。

本发明授权一种创面分级模型的构建方法及创面自分析系统在权利要求书中公布了：1.一种创面分级模型的构建方法，其特征在于：包括如下步骤： 创面多源数据采集步骤，获取视觉相机拍摄创面得到彩色的创面图像，并获取创面图像对应的临床文本描述数据和结构化背景信息数据；所述结构化背景信息数据包括创面部位、创面病程天数、创面类型编码以及患者合并症状态； 创面图像特征提取步骤，将创面图像通过特征提取策略进行纹理、颜色及轮廓边缘的特征处理得到图像特征向量； 临床文本特征提取步骤，将临床文本描述数据与结构化背景信息数据通过文本清洗、分词以及实体标注得到实体集合，再从实体集合中抽取每个单独实体的上下文进行构造拼接并输入预设的创面文本语言模型后进行语义关系预测，根据预测结果筛选语义关系组，再根据实体和语义关系组构建创面语义演化图谱，将创面文本语言模型提取的非结构全局语义向量与图谱结构语义表示进行融合得到文本嵌入； 多模态特征融合步骤，根据所述结构化背景信息数据生成创面背景上下文向量，再根据所述创面背景上下文向量对图像特征向量和文本特征向量分别进行动态加权，将加权后的图像特征向量和文本特征向量拼接后融合得到融合特征向量； 分级模型构建步骤，根据所述融合特征向量构建分级模型。

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