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龙图腾网获悉中国医学科学院北京协和医院申请的专利一种肺间质纤维化诊断数据智能管理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：CN119380907B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202411230773.9，技术领域涉及：G16H10/60；该发明授权一种肺间质纤维化诊断数据智能管理方法是由徐作军;王平;黄慧;邵池;陈涛设计研发完成，并于2024-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种肺间质纤维化诊断数据智能管理方法在说明书摘要公布了：本发明涉及电数字数据处理技术领域，具体涉及一种肺间质纤维化诊断数据智能管理方法，包括：采集肺间质纤维化诊断数据；根据全部数据点每项数据大小情况，获取每个数据点代表的诊断数据对应异常诊断数据的可能性，自适应获取邻域最少样本数阈值；根据每个数据点的邻域最少样本数阈值和邻域内包含数据点个数大小判断每个数据点是否为核心对象；根据核心对象完成DBScan聚类算法，获得聚类结果，根据聚类结果判断每个聚类簇中数据点是否为异常数据。本发明通过计算肺间质纤维化数据的异常程度，自适应获取每个数据点的邻域最少样本数阈值进行聚类的操作达到更加准确地将异常数据聚为一类，提高了肺间质纤维化数据管理的智能性。

本发明授权一种肺间质纤维化诊断数据智能管理方法在权利要求书中公布了：1.一种肺间质纤维化诊断数据智能管理方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 采集所有患者肺间质纤维化呼吸数据，所述呼吸数据包括若干项数据，每个患者所有项数据构成一个数据点；根据全部数据点每项数据的极差获得邻域大小参数；根据邻域大小参数获取每个数据点邻域内的数据点个数；根据全部数据点每项数据获得每项数据的调整因子；根据每项数据的调整因子获得每项数据的基准值；根据每项数据的基准值获得每个数据点每项数据的异常可能性；根据数据点的异常可能性获得数据点所对应的最少样本数阈值，根据数据点所对应的最少样本数阈值以及数据点邻域内的数据点个数获得核心对象；根据核心对象完成DBScan聚类算法，获取聚类结果，根据聚类结果判断每个聚类簇中数据点是否为异常数据； 所述根据全部数据点每项数据获得每项数据的调整因子，包括的具体步骤如下： 获取全部数据点每项数据的平均值，将第j项数据的平均值记为根据第i个数据点的第j项数据与该项数据平均值的差距获取第i个数据点的第j项数据的异常指数： 其中，Pji表示第i个数据点的第j项数据的异常指数，Dji表示第i个数据点的第j项数据； 根据全部数据点的每项数据的异常指数获得每项数据的调整因子； 所述根据全部数据点的每项数据的异常指数获得每项数据的调整因子，包括的具体步骤如下： 预设一个异常阈值T1，从第j项数据对应的所有数据点中，筛选出异常指数大于T1的数据点记为第j项数据的异常数据，将第j项数据中异常数据个数记为Cj，根据异常数据个数占全部数据的比例获取调整因子： 其中，Aj表示每项数据的调整因子，n表示数据点总个数； 所述根据每项数据的调整因子获得每项数据的基准值，包括具体的公式如下： 其中，Bj表示第j项数据的基准值，Aj表示第j项数据的调整因子，表示第j项数据的平均值； 所述根据每项数据的基准值获得每个数据点每项数据的异常可能性，包括的具体公式如下： Qji＝0Qji0 其中，Qji表示第i个数据点中第j项数据的异常程度，Bj表示第j项数据的基准值，Dji表示第i个数据点的第j项数据，σj表示第j项数据的标准差；根据每个数据点每项数据的异常程度获得每个数据点的异常可能性； 所述根据每个数据点每项数据的异常程度获得每个数据点的异常可能性，包括的具体公式如下： 其中，Si表示第i个数据点的异常可能性，N表示每个数据点采集的数据项数。

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