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龍圖騰網獲悉浙江鴻藍科技有限責任公司申請的專利一種創面分級模型的構建方法及創面自分析系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120221096B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510638653.0，技術領域涉及：G16H50/30；該發明授權一種創面分級模型的構建方法及創面自分析系統是由杜邦;胡亦袍;章杰陽;林才;吳健;黃晨初設計研發完成，并于2025-05-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種創面分級模型的構建方法及創面自分析系統在說明書摘要公布了：本發明提供一種創面分級模型的構建方法及創面自分析系統，包括將獲取的創面圖像、臨床文本描述數據和結構化背景信息數據通過特定的特征提取策略處理創面圖像，得到圖像特征向量，對臨床文本描述數據和結構化背景信息數據進行清洗、分詞、實體標注等操作，構建創面語義演化圖譜并融合相關向量得到文本嵌入，再根據結構化背景信息數據生成創面背景上下文向量，對圖像和文本特征向量動態加權并拼接融合，得到融合特征向量，根據融合特征向量進行對應的分級模型構建，能夠實現對不同類型創面?進行更加精準、全面和可解釋的分級評估，并且針對構建的模型設計的自分析系統能夠快速準確的判斷用戶拍攝的創面圖像情況。

本發明授權一種創面分級模型的構建方法及創面自分析系統在權利要求書中公布了：1.一種創面分級模型的構建方法，其特征在于：包括如下步驟： 創面多源數據采集步驟，獲取視覺相機拍攝創面得到彩色的創面圖像，并獲取創面圖像對應的臨床文本描述數據和結構化背景信息數據；所述結構化背景信息數據包括創面部位、創面病程天數、創面類型編碼以及患者合并癥狀態； 創面圖像特征提取步驟，將創面圖像通過特征提取策略進行紋理、顏色及輪廓邊緣的特征處理得到圖像特征向量； 臨床文本特征提取步驟，將臨床文本描述數據與結構化背景信息數據通過文本清洗、分詞以及實體標注得到實體集合，再從實體集合中抽取每個單獨實體的上下文進行構造拼接并輸入預設的創面文本語言模型后進行語義關系預測，根據預測結果篩選語義關系組，再根據實體和語義關系組構建創面語義演化圖譜，將創面文本語言模型提取的非結構全局語義向量與圖譜結構語義表示進行融合得到文本嵌入； 多模態特征融合步驟，根據所述結構化背景信息數據生成創面背景上下文向量，再根據所述創面背景上下文向量對圖像特征向量和文本特征向量分別進行動態加權，將加權后的圖像特征向量和文本特征向量拼接后融合得到融合特征向量； 分級模型構建步驟，根據所述融合特征向量構建分級模型。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人浙江鴻藍科技有限責任公司，其通訊地址為：325006 浙江省溫州市甌海經濟開發區數安路110號中國(溫州)數安港E-25幢407室；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。