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龙图腾网获悉厦门理工学院申请的专利一种基于工业神经网络的医疗影像病程预测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：CN121306516B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511861690.4，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权一种基于工业神经网络的医疗影像病程预测系统是由江楠峰;刘宇琦;王驰明;王大寒;陈思;朱顺痣设计研发完成，并于2025-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于工业神经网络的医疗影像病程预测系统在说明书摘要公布了：本发明涉及医疗影像智能分析与人工智能辅助诊断技术领域，具体为一种基于工业神经网络的医疗影像病程预测系统，包括基准生成模块，用于获取静态影像数据；利用物理感知神经网络处理静态影像数据，生成纯净理想态基准；微扰仿真模块；将工业动力学参数作为微扰项叠加至纯净理想态基准，生成理论受损态；投影校验模块，用于获取现实多模态观测数据；生成现实残差；基于理论受损态与纯净理想态基准，生成理论残差；计算流形耦合置信度；闭环修正模块，用于对工业动力学参数进行反演优化；依据流形耦合置信度，输出病程预测结果；本发明解决了传统医疗模型缺乏物理一致性解释的问题，显著提升了人工智能辅助诊断的可信度。

本发明授权一种基于工业神经网络的医疗影像病程预测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于工业神经网络的医疗影像病程预测系统，其特征在于，包括： 基准生成模块，用于获取静态影像数据；利用物理感知神经网络处理静态影像数据，生成纯净理想态基准； 微扰仿真模块，用于获取工业动力学参数；将工业动力学参数作为微扰项叠加至纯净理想态基准，生成理论受损态； 投影校验模块，用于获取现实多模态观测数据；基于现实多模态观测数据与纯净理想态基准，生成现实残差；基于理论受损态与纯净理想态基准，生成理论残差；基于现实残差与理论残差，计算流形耦合置信度； 闭环修正模块，用于基于现实残差与理论残差在隐空间中的差异，对工业动力学参数进行反演优化；依据流形耦合置信度，输出病程预测结果； 所述基准生成模块利用物理感知神经网络处理静态影像数据，生成纯净理想态基准，包括： 确定解剖结构的边界点集合； 确定解剖结构的内部区域配点集合； 在边界点集合处，强制物理感知神经网络输出的边界条件匹配静态影像数据； 在内部区域配点集合处，强制物理感知神经网络的输出满足预设的物理控制方程； 构建边界拟合误差与物理方程残差的加权和； 最小化加权和，直至物理感知神经网络的输出收敛，生成纯净理想态基准； 所述投影校验模块基于现实残差与理论残差，计算流形耦合置信度，包括： 调用包含层归一化操作的编码器； 利用编码器对现实残差进行编码，生成现实隐空间特征向量； 利用编码器对理论残差进行编码，生成理论隐空间特征向量； 计算现实隐空间特征向量与理论隐空间特征向量的内积； 基于内积、现实隐空间特征向量的模长、理论隐空间特征向量的模长以及预设的距离敏感系数，生成流形耦合置信度。

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