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龙图腾网获悉重庆医科大学申请的专利基于文本和图像识别的颅脑创伤临床决策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：CN119252466B 。

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：202411364197.7，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权基于文本和图像识别的颅脑创伤临床决策系统是由蒋理;郭宗铎;程崇杰;徐睿;夏宇隆设计研发完成，并于2024-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于文本和图像识别的颅脑创伤临床决策系统在说明书摘要公布了：本发明涉及医疗器械领域，特别涉及基于文本和图像识别的颅脑创伤临床决策系统。包括：图像识别模块：用于对CT图像进行识别后生成文本报告；建立CT征象与临床病情和诊疗措施的映射关系；关键命名实体识别模块：在BERT预训练语言模型的基础上，构建BERT‑IDCNN‑BiLSTM‑CRF模型，从文本报告的全局或局部中抽取关键的命名实体；基于知识的语义表示模块：对关键命名实体进行特征分析，建立Word2vec模型，将相关医学文本向量化表示，并基于知识建立医学文本权重评分机制、医学文本相似度度量方法，得到医疗文本；深度学习决策模块：用于在提取医疗文本特征后，理解医学词之间的差异，对TBI患者医疗文本进行智能识别和判读，并作出诊疗决策。能够提升TBI救治效率。

本发明授权基于文本和图像识别的颅脑创伤临床决策系统在权利要求书中公布了：1.基于文本和图像识别的颅脑创伤临床决策系统，其特征在于，包括： 图像识别模块：用于对CT图像进行识别后生成文本报告；建立CT征象与临床病情和诊疗措施的映射关系；所述图像识别模块还用于，对头颅CT图像进行预处理：以DICOM格式保存所有正常人和患者的头颅CT图像，改进卡尔曼滤波算法对CT图像去噪，利用LableImg工具对头颅CT图像进行标注；然后将TBI患者的头颅CT图像分为颅骨损伤和脑损伤，分别在头颅CT影像的骨窗和脑窗两个窗位，构建基于3D-UNet和2D-UNet神经网络的综合图像识别模型，并将其命名为Co-UNet模型，采用Co-UNet模型对TBI患者头颅CT影像进行图像分割，设计单连通域边界插值的深度卷积网络模型提取正常头颅CT的图像特征信息，基于DenseNet网络实现异常信息的识别，改进阈值分割算法对识别结果进行二次筛选，对TBI患者头颅CT二维图像中不同种类的颅骨损伤和脑损伤进行定侧、定位、定性和定量识别；所述图像识别模块分析的CT图像来源于CT检测仪；包括机架，所述CT检测仪包括设置在水平方向的X光发射器和与X光发射器对应的X光接收器；所述X光发射器和固定在机架上，所述X光发射器和X光接收器之间的机架上固定有支撑台，所述支撑台上固定有头枕，头枕两侧均铰接有偏转块，偏转块底部铰接有滑杆，所述支撑台由上至下开有第一滑道和第二滑道，所述第一滑道和第二滑道呈八字形分布，所述支撑台内还开有通气道，所述通气道分别与第一滑道和第二滑道的底部连通，头枕左右两侧的滑杆分别与第一滑道和第二滑道滑动连接，所述偏转块底部和支撑台顶部固定有第一弹簧，所述第一弹簧套设在滑杆外部；靠近X光发射器一侧的支撑台上开设有竖直方向的第三滑道，所述第三滑道底部和通气道连通，所述第三滑道内滑动连接有第一铅块，第一铅块底部和第三滑动底部的内壁之间固定连接有第二弹簧，第一铅块底部的第三滑道，两个滑杆底部的第一滑道和第二滑道，和通气道组成密闭空间；在滑杆未被按压下移时，第一铅块未处于X光发射器的照射范围内；在滑杆之上的偏转块受压时，第一铅块被顶出，出现在X光的照射范围内；数据处理模块收集X光检测仪绘制的图片，并将有铅块图像的CT图片舍弃传输给图像识别模块；所述第一滑道内和第二滑道内设置有位置传感器，位置传感器在滑杆在第一滑道第二滑道内下移时发出提醒信号；所述头枕上方的机架上固定有电动伸缩杆，所述电动伸缩杆的自由端的移动方向朝下，所述电动伸缩杆底部固定有第二铅块；数据处理模块接收到提醒信号，控制电动伸缩杆启动，将第二铅块伸入X光的照射区域，在提醒信号消失后，电动伸缩杆复位； 关键命名实体识别模块：在BERT预训练语言模型的基础上，构建BERT-IDCNN-BiLSTM-CRF模型，从文本报告的全局或局部中抽取关键的命名实体； 基于知识的语义表示模块：对关键命名实体进行特征分析，建立Word2vec模型，将相关医学文本向量化表示，并基于知识建立医学文本权重评分机制、医学文本相似度度量方法，得到医疗文本； 深度学习决策模块：用于在提取医疗文本特征后，理解医学词之间的差异，对TBI患者医疗文本进行智能识别和判读，并做出诊疗决策。

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