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龙图腾网获悉南昌大学第一附属医院申请的专利一种基于胸腔影像分析的辅助诊断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：CN120260876B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202510316238.3，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权一种基于胸腔影像分析的辅助诊断方法及系统是由杨伦;袁冬宇;谢诗;金江波设计研发完成，并于2025-03-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于胸腔影像分析的辅助诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于胸腔影像分析的辅助诊断方法及系统，涉及医学影像处理技术领域。一种基于胸腔影像分析的辅助诊断系统，包括有：数据采集模块、静态分析模块、动态分析模块、自适应调整模块和结果展示模块。本发明通过综合胸腔影像分析模型的独立分类层和自适应加权融合层，使得每种模态的影像数据能够独立处理，并结合各模态的识别准确率和影像基本信息进行加权融合，从而提升了疾病分类的准确性，具有高度的灵活性，即使在部分模态数据缺失的情况下，依然能够进行有效的诊断，保证了静态诊断结果的可靠性。

本发明授权一种基于胸腔影像分析的辅助诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于胸腔影像分析的辅助诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：数据采集，获取患者胸腔的多模态影像数据，包括X射线、CT、MRI、胸部超声或PET扫描的影像图，和各模态影像对应的基本信息；采集患者在预设运动状态下的胸腔健康数据，患者的病历数据； 步骤S2：静态分析，将多模态影像数据输入到综合胸腔影像分析模型中进行计算，通过综合胸腔影像分析模型的输入层、独立分类层、自适应加权融合层和输出层，得到初步的静态诊断结果；所述静态诊断结果为疾病分类结果； 步骤S3：动态分析，结合患者的胸腔健康数据和静态诊断结果，通过动态优化模型分析患者在预设运动状态下生理状态和胸腔物理状态的变化，得到优化的动态诊断结果；所述动态优化模型基于GRU网络对胸腔健康数据进行时序分析； 所述动态优化模型包括： 输入数据为胸腔健康数据和静态诊断结果，动态优化模型的结构基于GRU网络，GRU网络用于对胸腔健康数据进行时序建模，捕捉患者在不同运动状态下的生理状态和胸腔物理状态的动态变化； 在静态诊断结果的基础上，结合时序分析的结果，根据运动状态下胸腔健康数据的变化动态更新诊断结果，得到动态诊断结果； 步骤S4：自适应调整，根据患者的病历数据，匹配诊断调整策略，根据诊断调整策略进一步优化动态诊断结果，得到最终的辅助诊断结果； 步骤S5：结果展示，根据辅助诊断结果匹配对应疾病的三维胸腔影像，利用虚拟现实技术进行可视化展示，支持医生交互操作三维胸腔影像，便于患者直观理解病变情况。

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南昌大学第一附属医院，其通讯地址为：330000 江西省南昌市东湖区永外正街17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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