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龙图腾网获悉山东省妇幼保健院申请的专利一种建立具有统一结构的医学影像数据集方法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：CN120148727B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202510615877.X，技术领域涉及：G16H15/00；该发明授权一种建立具有统一结构的医学影像数据集方法是由张翼;盛文军;王宇东;肖连祥;乔梁;李情情设计研发完成，并于2025-05-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种建立具有统一结构的医学影像数据集方法在说明书摘要公布了：本申请提供了一种建立具有统一结构的医学影像数据集方法，属于医学影像处理与分析技术领域，包括：基于非结构化影像报告和对应的DICOM格式影像数据，提取得到非结构化影像报告文本、DICOM影像和DICOM元数据；通过私有AI模型将所述非结构化影像报告文本进行处理，得到结构化数据，将所述结构化数据与所述DICOM元数据进行合并得到SR文件，所述SR文件包括所述DICOM元数据、医学特征编码及唯一标识符；基于所述唯一标识符，将所述SR文件与所述DICOM影像建立关联，以形成结构化数据集；将所述SR文件中的所述医学特征编码与所述唯一标识码进行关联，通过BERT‑NER模型将用户输入映射为所述医学特征编码，以查询所述结构化数据集。

本发明授权一种建立具有统一结构的医学影像数据集方法在权利要求书中公布了：1.一种建立具有统一结构的医学影像数据集方法，其特征在于，包括: 基于非结构化影像报告和对应的DICOM格式影像数据，提取得到非结构化影像报告文本、DICOM影像和DICOM元数据； 通过私有AI模型将所述非结构化影像报告文本进行处理，得到结构化数据， 将所述结构化数据与所述DICOM元数据进行合并得到SR文件，在生成所述SR文件时，增加熟练度标识字段，标记所述SR文件的结构化程度，所述SR文件包括所述DICOM元数据、医学特征编码及唯一标识符，具体为： 基于医学标准术语，定义结构化模板； 通过人工标注的初始数据集对所述私有AI模型进行有监督微调，迭代优化所述私有AI模型的输出，以使所述输出与所述医学标准术语相匹配； 将所述非结构化影像报告文本通过所述私有AI模型解析为符合所述结构化模板的所述结构化数据； 根据DICOMSR标准定义数据模板，确定所述结构化数据与所述DICOM元数据的所述唯一标识符相匹配； 基于所述DICOMSR标准，初始化SR文件； 将所述DICOM元数据中的基本信息填入所述SR文件的基础元数据字段中，所述基本信息包括患者信息和检查参数中的至少一种； 遍历所述结构化数据，提取医学特征编码及相关信息； 将所述医学特征编码按照DICOMSR标准的要求进行格式化； 将格式化后的所述医学特征编码及相关信息嵌入到所述SR文件的内容序列中； 除了基础元数据字段外，所述DICOM元数据还添加到所述SR文件的相关字段中； 对字段进行检查，使用DICOM验证工具或库检查生成的所述SR文件是否符合所述DICOMSR标准； 基于所述唯一标识符，将所述SR文件与所述DICOM影像建立关联，以形成结构化数据集，具体为; 确认所述SR文件的所述唯一标识符与所述DICOM影像的所述唯一标识符一致； 构建结构化报告表以存储所述SR文件的相关信息； 构建特征编码表以存储从所述SR文件中提取的所述医学特征编码； 将SR文件上传至PACS系统，使用所述唯一标识符来查找并关联对应的DICOM影像，或，通过所述唯一标识符作为外键，在所述结构化报告表和DICOM影像元数据之间建立关联； 通过所述唯一标识符关联所述DICOM影像与所述SR文件； 通过所述唯一标识符关联所述SR文件与所述特征编码表中的所述医学特征编码； 通过所述医学特征编码支持基于病征的跨模态查询，在所述特征编码上建立复合索引，以加速基于所述医学特征编码的查询； 将所述SR文件中的所述医学特征编码与所述唯一标识符进行关联，通过BERT-NER模型将用户输入映射为所述医学特征编码，以查询所述结构化数据集； 在获取所述非结构化影像报告和对应的所述DICOM格式影像数据时，记录医生的学习身份标识； 通过标准化测试评估医生的基础能力，并将测试结果通过机器学习模型转换为熟练度评分； 记录医生的操作行为数据，利用在线学习算法以实时更新所述熟练度评分； 针对不同的所述熟练度评分，预设结构化模板和规则； 还包括：根据熟练度动态生成提示词，控制所述私有AI模型输出的详细程度； 若所述熟练度为第一级熟练度，则使用预设粒度标注数据微调所述私有AI模型； 若所述熟练度为第二级熟练度，则采用摘要式标注数据微调所述私有AI模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东省妇幼保健院，其通讯地址为：250014 山东省济南市历下区浆水泉路9-7号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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