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龙图腾网获悉上海交通大学医学院附属瑞金医院申请的专利泌尿科医疗知识图谱的融合方法、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：CN119741216B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202510239035.9，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权泌尿科医疗知识图谱的融合方法、系统及介质是由金兴魏;晓映;邵远设计研发完成，并于2025-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本泌尿科医疗知识图谱的融合方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及知识图谱融合技术领域，尤其涉及一种泌尿科医疗知识图谱的融合方法、系统及介质。所述方法包括以下步骤：获取泌尿科历史病历数据和病变部位CT图像，并进行图像区域分割，得到病变部位CT分割图像。接着，根据病历数据对CT分割图像进行病变趋势同步交集识别，获取病变趋势同步交集数据，并进行隐含关联推演，得到病变趋势因果隐含关联数据；利用知识图谱表示学习方法对因果隐含关联数据进行处理，得到图谱关联结构学习数据，并进行图谱融合逻辑调整。最后，基于调整后的数据设计病变图谱融合逻辑策略，并将该策略发送至云平台执行。本发明通过对知识图谱融合技术的优化处理使得知识图谱融合技术更加完善。

本发明授权泌尿科医疗知识图谱的融合方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.一种泌尿科医疗知识图谱的融合方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：获取泌尿科历史就诊病历数据和病变部位CT图像；根据泌尿科历史就诊病历数据对病变部位CT图像进行图像区域分割，得到病变部位CT分割图像； 步骤S2：根据泌尿科历史就诊病历数据对病变部位CT分割图像进行病变趋势同步交集识别，得到病变趋势同步交集数据；对病变趋势同步交集数据进行隐含关联推演，得到病变趋势因果隐含关联数据；其中，步骤S2具体为： 步骤S21：对病变部位CT分割图像进行结构形态分析，得到病变部位结构形态数据； 步骤S22：根据泌尿科历史就诊病历数据对病变部位结构形态数据和病变部位CT分割图像进行病变趋势同步交集识别，得到病变趋势同步交集数据；其中，步骤S22具体为： 步骤S221：对病变部位结构形态数据进行空间域分析，得到病变位置分布数据； 步骤S222：根据泌尿科历史就诊病历数据对病变位置分布数据进行描述性趋势对比，得到病变分布描述性趋势对比数据； 步骤S223：基于病变分布描述性趋势对比数据对病变位置分布数据和病变部位CT分割图像进行病变边界组织密度相似差模拟，得到病变边界组织密度相似差； 步骤S224：根据病变边界组织密度相似差对病变位置分布数据进行边界过渡密度差分析，得到病变组织边界过渡密度差； 步骤S225：根据病变边界组织密度相似差和病变组织边界过渡密度差对病变部位结构形态数据进行病变趋势同步交集识别，得到病变趋势同步交集数据； 步骤S23：对病变趋势同步交集数据进行因果关联分析，得到病变趋势同步因果数据； 步骤S24：根据病变趋势同步因果数据进行隐含关联推演，得到病变趋势因果隐含关联数据；其中，步骤S24具体为： 步骤S241：对病变趋势同步因果数据进行结构化归类处理，得到病变发展阶段划分数据； 步骤S242：根据病变发展阶段划分数据进行阶段触发因素推演，得到病变阶段触发因素推演数据； 步骤S243：对病变阶段触发因素推演数据进行逐层因素事件模拟刨析，得到逐层因素事件刨析数据； 步骤S244：根据逐层因素事件刨析数据和病变阶段触发因素推演数据进行隐含关联推演，得到病变趋势因果隐含关联数据； 步骤S3：对病变趋势因果隐含关联数据进行知识图谱表示学习，得到图谱关联结构学习数据；根据图谱关联结构学习数据进行图谱融合逻辑调整，得到病变图谱融合逻辑调整数据； 步骤S4：基于病变图谱融合逻辑调整数据进行逻辑策略设计，得到病变图谱融合逻辑策略，将病变图谱融合逻辑策略发送至云平台中，以执行泌尿科医疗知识图谱的融合方法。

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上海交通大学医学院附属瑞金医院，其通讯地址为：200025 上海市黄浦区瑞金二路197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”。