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龙图腾网获悉重庆医科大学申请的专利基于图像和文本识别多轮互补的HICH智能康复大健康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：CN119418850B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202411458521.1，技术领域涉及：G16H20/00；该发明授权基于图像和文本识别多轮互补的HICH智能康复大健康系统是由蒋理;石全红;程崇杰;郭宗铎;徐睿;夏宇隆设计研发完成，并于2024-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像和文本识别多轮互补的HICH智能康复大健康系统在说明书摘要公布了：本发明涉及HICH辅助护理系统领域，特别涉及基于图像和文本识别多轮互补的HICH智能康复大健康系统。本方案包括：采集模块，用于采集患者过往治疗事件的电生理数据、影像学数据和临床文本数据整合为训练数据并整合为第一数据；图谱构建模块，用于将影像学数据和电生理数据识别为文本数据，用于对文本数据进行文字识别、语义抽取，通过抽取出的内容的多方映证确定出实体和实体关系，建立HICH康复知识图谱；还用于对临床文本数据进行文字识别、语义抽取，使用抽取出的内容对HICH康复知识图谱进行查验和补足；决策模块，包括治疗权重单元和高斯模型单元。本方案解决了AI识别计算给出的HICH康复诊疗结果可靠性较低的问题。

本发明授权基于图像和文本识别多轮互补的HICH智能康复大健康系统在权利要求书中公布了：1.基于图像和文本识别多轮互补的HICH智能康复大健康系统，其特征在于，包括： 采集模块，用于采集患者过往治疗事件的电生理数据、影像学数据和临床文本数据整合为训练数据并整合为第一数据； 图谱构建模块，用于将影像学数据和电生理数据识别为文本数据，用于对文本数据进行文字识别、语义抽取，通过抽取出的内容的多方映证确定出实体和实体关系，建立HICH康复知识图谱；还用于对临床文本数据进行文字识别、语义抽取，使用抽取出的内容对HICH康复知识图谱进行查验和补足； 决策模块，包括治疗权重单元和高斯模型单元，所述治疗权重单元是基于TransG-DNN构建的计算模型，所述治疗权重单元结合了HICH康复指南及共识和康复治疗过程中的实际情况，所述高斯模型单元是基于HICH康复知识图谱建立的高斯混合模型；所述决策模块用于将第一数据放入高斯混合模型中计算出病情信息，再将病情信息放入治疗权重单元中计算出治疗方案和治疗预期； 采集模块中还包括识别单元，识别单元是基于U-net++深度学习和神经网络的计算模型，所述采集模块采集到影像学数据中的多模态MRI及PET图像时，识别单元主要针对患者康复过程中的头颅MRI和PET图像进行自动识别，所述识别单元用于评估患者脑实质及白质纤维束完整程度、脑血流灌注情况以及脑功能保留情况，并最终以中文文本的形式输出对MRI和PET图像自动判读的最终结果；所述识别单元使用CT图像识别中的方法对MRI和PET图像数据进行定侧、定位和定量识别；所述识别单元使用U-net++在编码器和解码器之间加入Denseblock和卷积层，在原始U-net++基础上，增加重新设计的跳跃路径，将同一denseblock内部的前一个卷积层的输出与编码器中深度层级低于当前denseblock的denseblock对应的采样输出进行融合，使已编码特征的语义级别更接近于待在解码器中的特征映射的语义级别；同时，采用密集跳跃连接实现编码器和解码器之间的跳跃路径，以确保所有先验特征图都被累积，并通过每个跳跃路径上的dense卷积块到达当前节点，在多个语义级别生成完整分辨率的特征映射，提高分割精度和改善梯度流；此外，识别单元还用于增加深度监督，通过修剪模型来调整模型的复杂性，调整计算推理速度和性能之间的平衡；识别单元对MRI和PET图像数据进行定侧、定位和定量识别后，将其中一个MRI和PET图像数据得到的识别结果作为参照结果，获取同一检查采集的其他MRI和PET图像数据所得到的识别作为互补结果，将多个互补结果与参照结果依次验证和比对，对参照结果进行多轮互补，将参照结果多轮互补的结果作为最终识别结果输出。

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