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龙图腾网获悉重庆大学;重庆大学附属肿瘤医院申请的专利一种具有影像医学用自动诊断设备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：CN116363104B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202310345089.4，技术领域涉及：G06F16/50；该发明授权一种具有影像医学用自动诊断设备及系统是由杨露;王贵学;王颖;邱菊辉;但汉丽;谭钰川;杨莉;秦彬芮设计研发完成，并于2023-04-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种具有影像医学用自动诊断设备及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种具有影像医学用自动诊断设备及系统，具体涉及图像识别技术领域，包括影像数据采集模块、初步诊断模块、诊断结果验证模块、图像分割量化模块、数据库模块，所述初步诊断模块用于预测影像数据采集模块得到的肺部影像中包含的疾病，得到影像数据后，经过预处理、卷积、池化操作提取影像特征，将提取的影像特征与第一数据库进行相似度对比，根据对比结果预测疾病的种类，将预测的疾病种类传输至诊断结果验证模块；所述诊断结果验证模块用于验证诊断结果的准确性，得到影像数据中的疾病种类，同时预测疾病的严重等级；所述图像分割量化用于对疾病进行定量分析，对诊断结果的病灶进行分割，得到病灶的位置和大小。

本发明授权一种具有影像医学用自动诊断设备及系统在权利要求书中公布了：1.一种具有影像医学用自动诊断系统，其特征在于：包括影像数据采集模块、初步诊断模块、诊断结果验证模块、图像分割量化模块、数据库模块， 所述影像数据采集模块用于采集肺部影像数据，判断影像数据的格式是否满足条件，将采集的肺部影像数据传输至初步诊断模块； 所述初步诊断模块用于预测肺部影像中包含的疾病，得到影像数据后，经过预处理、卷积、池化操作提取影像特征，将提取的影像特征与第一数据库进行相似度对比，根据对比结果预测疾病的种类，将预测的疾病种类传输至诊断结果验证模块； 所述诊断结果验证模块用于验证诊断结果的准确性，得到影像数据中的疾病种类，同时预测疾病的严重等级； 所述诊断结果验证模块用于验证影像中是否包含疾病A，包括下列步骤： 步骤S11、采集得到影像数据在每个区的特征参数，得到疾病的种类，将肺部划分为n个区域，统计每种疾病在每个区域的特征参数，疾病A在n个区域内的特征参数记为C1,C1＝[c11,c12,…，c1n]； 步骤S12、统计历史数据，得到疾病A的影像数据，在每个区域出现病灶的概率，将概率视为疾病A在该区域的权重，得到每种疾病的权重系数，疾病A的权重系数集合记为Q1,Q1＝[q11,q12,…，q1n]，所述权重系数的计算方法是按照区域内病灶的面积s1和数量s2，概率计算公式满足其中k1和k2为影响因子常数，为疾病A在区域中的平均值； 步骤S13、将得到的特征参数与疾病对应的权重系数相乘，预设疾病的判别标准为P，疾病A的评估公式为F1A＝C1×Q1≥P1，则表明CT影像诊断结果有疾病A，疾病A的严重等级满足公式所述P满足其中η1为影响系数常数； 所述图像分割量化用于对疾病进行定量分析，对诊断结果的病灶进行分割，得到病灶的定量数据，得到病灶的位置和大小； 所述数据库模块用于存储疾病的历史数据库，包括第一数据库和第二数据库，所述第一数据库用于存储CT影像数据和对应的诊断结果，所述第二数据库用于存储疾病的诊断指标。

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