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龙图腾网获悉南通大学申请的专利一种健康档案自动归档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：CN121545655B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202610064137.6，技术领域涉及：G16H10/60；该发明授权一种健康档案自动归档方法是由肖静;陆青云;顾天翔;徐天鸿;牛伊康;张立标设计研发完成，并于2026-01-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种健康档案自动归档方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种健康档案自动归档方法，涉及档案数据管理的技术领域，包括对包含手写和非结构化信息的健康档案图像进行预处理和识别，通过分离收缩后处理算法对文本行进行分割、清理与矫正，从所述档案图像中提取结构化的档案记录数据；将结构化数据构建为以患者为顶点的健康档案知识图谱，采用分层存储策略进行健康档案知识图谱的数据存储与管理，并根据患者活跃度的变化，在分层存储结构之间进行数据迁移；捕获并记录健康档案数据的全链路血缘信息至数据血缘数据库中。本方法实现了一个从内容识别、动态管理到自动归档的全流程智能化解决方案，实现了数据准确性、系统运行效率、全生命周期可追溯性的全面提升，并显著优化了存储成本。

本发明授权一种健康档案自动归档方法在权利要求书中公布了：1.一种健康档案自动归档方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：对包含手写和非结构化信息的健康档案图像进行预处理和识别，通过分离收缩后处理算法对文本行进行分割、清理与矫正，从所述档案图像中提取结构化的档案记录数据； 步骤S2：将结构化数据构建为以患者为顶点的健康档案知识图谱，并根据各顶点关联的档案记录数量，采用分层存储策略进行健康档案知识图谱的数据存储与管理，并根据患者活跃度的变化，在分层存储结构之间进行数据迁移； 步骤S3：在执行步骤S1和S2的整个过程中，捕获并记录健康档案数据的全链路血缘信息至数据血缘数据库中； 所述分离收缩后处理算法包括以下子步骤： 步骤S11：扫描获取健康档案的档案图像，对档案图像进行文本像素分割，获取分离文本行分割掩码； 步骤S12：对分离文本行分割掩码进行收缩迭代操作，对分离文本行分割掩码进行噪声清理，输出边界清晰的核心文本行分割掩码； 步骤S13：通过薄板样条变换对形状不规则的核心文本行分割掩码进行形状矫正，生成规整的矩形特征图； 所述步骤S11具体包括： 步骤S111：通过高分辨率扫描仪获取档案图像，运行光学字符识别OCR引擎生成档案图像的文本行分割掩码； 步骤S112：将档案图像中的各个像素分别赋予若干个文本行实例标签，基于所述文本行实例标签创建像素哈希表，所述像素哈希表的键用于存储档案图像中所有被识别为文本的像素坐标，像素哈希表的值用于存储所有声称拥有所述像素坐标的文本行标签； 步骤S113：遍历所述像素哈希表，检查所述像素哈希表中各个键对应值列表的长度，若所述值列表的长度大于1，所述键存储的像素坐标对应的像素表示冲突像素，将所有冲突像素从原始的文本行分割掩码中移除，移除具体包括将所述冲突像素的文本行标签重置为未定义标签，输出分离文本行分割掩码； 所述步骤S12具体包括： 步骤S121：初始化设置收缩迭代次数和噪声阈值，识别所有分离文本行分割掩码的边缘像素，所述边缘像素的识别逻辑包括：当所述像素的8个邻域像素中至少有一个像素的文本行标签为未定义标签，则所述像素为边缘像素； 步骤S122：将所有边缘像素输入预设的待处理像素队列中，遍历待处理像素队列，统计各个像素的8个邻域像素中边缘像素的个数，当边缘像素的个数大于或等于噪声阈值，将所述像素临时标记为弱像素点，遍历待处理像素队列完成后移除所有被标记为弱像素点的像素； 步骤S123：循环迭代步骤S121和S122，直到达到收缩迭代次数，输出核心文本行分割掩码。

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