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龙图腾网获悉西安交通大学医学院第一附属医院申请的专利基于深度学习的智能分类诊断眩晕疾病的诊疗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：CN119339931B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21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：202411884867.8，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权基于深度学习的智能分类诊断眩晕疾病的诊疗系统是由邢娟丽;员艳宁;隋芳;范妤欣;刘芳;常会敏;杨盼设计研发完成，并于2024-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的智能分类诊断眩晕疾病的诊疗系统在说明书摘要公布了：本发明涉及疾病诊断技术领域，具体地公开了基于深度学习的智能分类诊断眩晕疾病的诊疗系统，包括：眼震样本收集模块：用于得到训练集数据；模型训练模块：用于得到眼震波形范围；模型诊断模块：用于得到患者的眩晕诊断结果；诊断结果确认模块：基于单一目标人员的眩晕诊断结果，评估眩晕诊断结果是否准确；误导原因分析：基于诊断不准确信号，分析单一目标人员是否有对诊断模型产生误导，若产生误导，则生成类型误导信号；模型自主学习模块：基于类型误导信号，从而对眼震波形范围进行针对单一目标人员的学习更新；本发明不仅显著提升了诊断的精确性，更有效地减少了因个体差异导致的误诊或漏诊现象。

本发明授权基于深度学习的智能分类诊断眩晕疾病的诊疗系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的智能分类诊断眩晕疾病的诊疗系统，其特征在于，包括：眼震样本收集模块：用于从过往眩晕疾病患者处收集眼震样本波形曲线，并对眼震样本波形曲线进行划分，得到训练集数据；模型训练模块：用于将训练集数据输入卷积神经网络进行诊断模型的训练，得到眼震波形范围；模型诊断模块：用于采集目标人员的眼震波形曲线，将眼震波形曲线输入诊断模型中，与眼震波形范围进行比较，得到患者的眩晕诊断结果；诊断结果确认模块：基于单一目标人员的眩晕诊断结果，评估眩晕诊断结果是否准确，并当眩晕诊断结果不准确时，生成诊断不准确信号，并将该次眩晕诊断结果所对应的眼震波形曲线标记为不准确曲线；误导原因分析：基于诊断不准确信号，分别提取单一目标人员各个眩晕类型的不准确曲线；基于任意一个眩晕类型，将所有不准确曲线进行对比分析，计算获得同步表征值，并预设同步阈值，将同步表征值与同步阈值进行对比分析，评估所有不准确曲线是否同步；若同步表征值小于等于同步阈值，则生成类型误导信号；模型自主学习模块：基于类型误导信号，获取类型误导信号对应眩晕类型的眼震误导波形曲线，同时，基于诊断模型中该眩晕类型的眼震波形范围，获得眩晕表征曲线，并将眼震误导波形曲线与眩晕表征曲线进行对比分析，计算误导系数，从而对眼震波形范围进行针对单一目标人员的学习更新。

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西安交通大学医学院第一附属医院，其通讯地址为：710061 陕西省西安市雁塔西路277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”。