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龙图腾网恭喜北京一脉阳光医学信息技术有限公司申请的专利一种影像标准检查项目智能生成与匹配方法、系统及介质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：CN114121292B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202111289467.9，技术领域涉及：G16H50/70；该发明授权一种影像标准检查项目智能生成与匹配方法、系统及介质是由彭焕;刘朝晖设计研发完成，并于2021-11-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种影像标准检查项目智能生成与匹配方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种影像标准检查项目智能生成与匹配方法、系统及介质，所述方法包括建立影像检查项目标准系列库并生成影像标准项目库；生成匹配语料及匹配语料对应的公共函数并保存至语料库；获取用户输入的待匹配检查项名称；将所述待匹配检查项名称与语料库中的数据进行多种机器学习模型训练与算法匹配，得到最佳匹配检查项，所述系统包括检查项标准生成模块和检查项标准匹配模块。本发明组合检查项所含检查设备、设备类型、检查部位、扫描方式、后处理、摆位等信息，生成检查项目命名与编码的规范格式，以及包含采用多种人工智能匹配、推荐算法对不规范检查项目到标准名称的匹配、映射功能。

本发明授权一种影像标准检查项目智能生成与匹配方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.一种影像标准检查项目智能生成与匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：建立影像检查项目标准系列库，包括分级部位、设备与类型、扫描与后处理、摆位、别名，并按照行业标准规范将其组合，生成CT、MR核磁、DR、NM核医学、US超声影像标准项目库；S2：从影像检查项目标准系列库及影像标准项目库中读取原始数据，生成保存匹配语料库，并创建匹配语料读取公共函数；S3：获取用户输入的待匹配检查项名称；将所述待匹配检查项名称与语料库中的数据进行多种机器学习模型训练与算法匹配，得到最佳匹配检查项；S4:获取用户输入的查询条件，提取所述查询条件中的关键词查询影像标准项目库，得到最佳标准检查项；步骤S3中得到最佳匹配检查项的具体方法为：S31:获取待匹配检查项名称，从语料库中获取标准项目名称；S32:利用字级匹配模型，以字的粒度比较待匹配检查项名称与标准项目名称的相似度，得到字级匹配结果；S32：利用词级匹配模型，以词的粒度比较待匹配检查项名称与标准项目名称的相似度，得到词级匹配结果；S33：组合字级匹配与词级匹配结果，做组合分值加权处理，根据分值排序，得到最佳匹配检查项。

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