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龙图腾网获悉北京应泽智能科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的智能报告解读方法及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：CN120144783B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202510299297.4，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权一种基于深度学习的智能报告解读方法及系统是由王旭设计研发完成，并于2025-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的智能报告解读方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及深度学习技术领域，具体涉及一种基于深度学习的智能报告解读方法及系统，方法包括：获取包含多个体检项目的体检报告，识别文本信息和图像信息；将文本信息和图像信息输入报告识别模型，通过图像编码器提取体检项目的图像特征，通过文本编码器提取体检项目的文本特征；通过注意力融合层动态分配图像特征和文本特征的权重，将加权后的图像特征对齐到文本特征的维度后，与加权后的文本特征拼接，得到融合特征；通过分类器对融合特征进行分类处理，识别体检报告中的关注项目，输出与关注项目对应的健康类别；将关注项目以及与关注项目对应的健康类别输入知识图谱，得到体检报告的解读结果；本发明提高了体检报告解读的准确性和效率。

本发明授权一种基于深度学习的智能报告解读方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的智能报告解读方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 获取包含多个体检项目的体检报告，识别体检报告中的文本信息和图像信息； 将文本信息和图像信息输入包含图像编码器、文本编码器、注意力融合层和分类器的报告识别模型，通过图像编码器提取体检项目的图像特征，通过文本编码器提取体检项目的文本特征；通过注意力融合层动态分配图像特征和文本特征的权重，将加权后的图像特征对齐到文本特征的维度后，与加权后的文本特征拼接，得到融合特征；通过分类器对融合特征进行分类处理，识别体检报告中的关注项目，输出与关注项目对应的健康类别； 将关注项目以及与关注项目对应的健康类别输入知识图谱，得到体检报告的解读结果； 所述报告识别模型通过以下方式训练得到： 构建与报告识别模型架构一致的多模态模型； 获取样本集，将样本集输入多模态模型，冻结图像编码器和文本编码器的所有层，迭代多模态模型，并根据迭代次数和多模态模型的第一损失值逐步调整学习率； 在对多模态模型的训练参数达到预热步数后，根据多模态模型的第二损失值逐层解冻图像编码器和文本编码器，并根据迭代次数和多模态模型的第二损失值逐步调整学习率，直至多模态模型的第二损失值低于第二损失阈值，得到报告识别模型；其中，样本集的输入数据为包含图文信息的样本报告，输出数据为样本报告中的关注项目和对应的健康类别； 所述多模态模型的第二损失值通过以下公式计算得到： L2＝L2var+L2class+L2KL； 其中，L2表示第二损失值，L2var表示方差惩罚值，L2class表示第二分类损失值，L2KL表示KL散度值；q表示参数θ的变分分布，θ表示模型的超参数，qθ表示参数θ的后验分布，表示方差参数，Eqθ表示对参数θ的期望值，Zy＝h表示指示函数，py＝h|x,θ表示输入的融合特征x属于健康类别h的概率，y表示真实标签，H表示健康类别总数，σ2表示后验分布qθ的方差，pθ表示参数θ的先验分布，表示先验分布pθ的方差。

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