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龙图腾网获悉浙江大学医学院附属第一医院(浙江省第一医院)申请的专利基于关系感知和条件分类的脊柱疾病识别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：CN120954688B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202511476220.6，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权基于关系感知和条件分类的脊柱疾病识别系统是由陈斌;赵屾;张逸伦设计研发完成，并于2025-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于关系感知和条件分类的脊柱疾病识别系统在说明书摘要公布了：本公开的实施例公开了基于关系感知和条件分类的脊柱疾病识别系统。该系统的一具体实施方式包括：数据处理服务器，特征提取服务器，疾病识别服务器、报告生成服务器和用户交互终端，其中：数据处理服务器，用于对脊柱疾病患者数据进行预设标准化处理；特征提取服务器，用于对标准影像数据进行特征提取与分割；疾病识别服务器，用于进行脊柱疾病识别，得到脊柱疾病识别结果；报告生成服务器，用于进行多模态融合，并生成脊柱疾病结构化识别报告；用户交互终端，用于将影像和报告进行显示，并根据电信号控制机器人和化学配给设备中的至少一项进行预设操作。该实施方式实现了减少系统的显示等待时间，减少冗余计算循环的效果。

本发明授权基于关系感知和条件分类的脊柱疾病识别系统在权利要求书中公布了：1.一种基于关系感知和条件分类的脊柱疾病识别系统，其中，所述脊柱疾病识别系统包括：相互通信连接的数据处理服务器、特征提取服务器、疾病识别服务器和报告生成服务器，其中，所述数据处理服务器，用于对脊柱疾病患者数据进行预设标准化处理，以生成标准影像数据和标准临床数据； 所述特征提取服务器，用于对所述标准影像数据进行特征提取与分割，以生成椎体节点差分特征向量集合和脊柱疾病医学影像分割掩码集； 所述特征提取服务器，被配置成： 基于标准影像数据，生成高维脊柱疾病特征图、椎体节点集合、椎体节点特征向量集合和椎体边关系集合； 基于所述椎体边关系集合，对所述椎体节点特征向量集合进行均值聚合，以生成邻域均值特征集合； 基于所述椎体节点集合和所述椎体边关系集合，构建无向图结构，并根据所述无向图结构，生成椎体注意力权重向量集合； 基于预设健康椎体原型嵌入向量、所述椎体节点特征向量集合和所述邻域均值特征集合，生成差异嵌入向量集合； 基于所述差异嵌入向量集合，构建差异嵌入门控函数； 基于所述椎体节点特征向量集合、所述椎体注意力权重向量集合和所述差异嵌入门控函数，确定椎体节点差分特征向量集合； 基于预设三维卷积神经网络的解码器，对所述椎体节点差分特征向量集合进行解码，以生成脊柱疾病医学影像分割掩码集； 所述疾病识别服务器，用于基于脊柱病症集合、所述标准影像数据和所述椎体节点差分特征向量集合，生成重建图像集合和脊柱疾病识别结果； 所述疾病识别服务器，被配置成： 基于预设时间步，为所述标准影像数据添加高斯噪声，以生成时间步带噪影像集合； 为所述脊柱病症集合中的每个脊柱病症创建语义嵌入向量，以生成脊柱病症向量，得到脊柱病症向量集合； 对所述椎体节点差分特征向量集合进行池化，以生成高维特征集； 基于所述高维特征集和所述脊柱病症向量集合，生成联合条件向量； 基于预设分类器、所述时间步带噪影像集合、所述联合条件向量和所述预设时间步，生成重建图像集合； 确定所述重建图像集合中每个重建图像的重建误差，得到重建误差集合； 基于所述重建误差集合，生成脊柱疾病识别结果； 所述报告生成服务器，用于将所述标准临床数据、所述椎体节点差分特征向量集合和所述脊柱疾病识别结果进行多模态融合，得到多模态向量，并基于所述多模态向量，生成脊柱疾病结构化识别报告。

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浙江大学医学院附属第一医院(浙江省第一医院)，其通讯地址为：311000 浙江省杭州市余杭区文一西路1367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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