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龙图腾网获悉福建医科大学附属第一医院申请的专利一种融合影像与临床数据的脑出血预后分析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：CN121617639B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202610141374.8，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种融合影像与临床数据的脑出血预后分析系统是由魏鹏辉;康德智;牛学刚;朱阳;李介博;王灯亮;林元相设计研发完成，并于2026-02-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合影像与临床数据的脑出血预后分析系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种融合影像与临床数据的脑出血预后分析系统，通过对脑出血影像数据与临床诊疗数据进行采集时点对齐，构建多模态时序关联数据组；实施血肿区域分割与周围结构受压分析，提取血肿形态学特征与占位效应特征形成影像风险特征集；基于临床数据开展指标波动分析与协同异常模式识别，筛选具有联动关系的风险敏感指标形成临床风险因子集；对两类风险特征进行一致性检测并追溯偏离成因，据此确定模态权重配置并执行差异化融合生成融合预后特征向量；进行功能预后与生存预后的双维度风险分层，结合模态一致性与特征稳定性评估预测置信度，输出附带置信等级的结构化预后分析报告,为脑出血患者预后评估提供可解释的决策支持。

本发明授权一种融合影像与临床数据的脑出血预后分析系统在权利要求书中公布了：1.一种融合影像与临床数据的脑出血预后分析系统，其特征在于，包括： 数据采集模块，用于采集脑出血影像数据和临床诊疗数据，对所述脑出血影像数据与所述临床诊疗数据执行采集时点对齐构建时序关联数据组； 影像分析模块，用于基于所述时序关联数据组进行血肿区域分割获取血肿空间分布，通过所述血肿空间分布实施周围结构受压分析获取结构偏移特征，基于所述血肿空间分布与所述结构偏移特征提取血肿扩大风险特征形成影像风险特征集； 临床分析模块，用于依据所述时序关联数据组实施临床诊疗指标波动分析获取临床动态特征，针对所述临床动态特征执行协同异常模式识别获取联动风险标记，包括：从所述临床动态特征中提取多维指标变化向量；对所述多维指标变化向量实施指标间时序相关性分析获取指标联动矩阵；基于所述指标联动矩阵筛选同步恶化指标组合获取协同异常模式；依据所述协同异常模式生成联动风险标记；依据所述联动风险标记筛选风险敏感指标形成临床风险因子集； 融合处理模块，用于对所述影像风险特征集与所述临床风险因子集实施风险指向一致性检测获取模态一致性评分，包括：分别对所述影像风险特征集与所述临床风险因子集执行风险严重度量化获取影像风险分值与临床风险分值；对所述影像风险分值与所述临床风险分值进行风险指向偏离度计算获取模态偏离值；基于所述模态偏离值开展偏离成因分析识别数据源可信度差异；依据所述模态偏离值与所述数据源可信度差异生成模态一致性评分；基于所述模态一致性评分确定模态权重配置，包括：基于所述模态一致性评分执行模态冲突程度判定获取冲突等级；针对所述冲突等级实施各模态数据质量回溯评估获取模态可信度排序；依据所述模态可信度排序划分主导模态与辅助模态；基于所述主导模态与所述辅助模态进行权重差异化分配生成模态权重配置；依据所述模态权重配置执行差异化融合生成融合预后特征向量； 预后评估模块，用于基于所述融合预后特征向量和所述模态一致性评分进行预后评估获取分层预后指标及预测置信度，包括：对所述融合预后特征向量进行预后风险解构获取功能预后评分与生存预后评分；基于所述功能预后评分与所述生存预后评分进行预后风险分层获取分层预后指标；对所述融合预后特征向量进行特征稳定性分析获取特征离散度；依据所述模态一致性评分与所述特征离散度整合生成预测置信度；基于所述分层预后指标与所述预测置信度输出预后分析报告。

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福建医科大学附属第一医院，其通讯地址为：350000 福建省福州市台江区茶中路20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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