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龙图腾网恭喜厦门大学申请的专利一种基于AIGC图像生成的医疗数据集构建方法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：CN119889596B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202510381402.9，技术领域涉及：G16H30/00；该发明授权一种基于AIGC图像生成的医疗数据集构建方法是由蔡成茂;林贤明设计研发完成，并于2025-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AIGC图像生成的医疗数据集构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于AIGC图像生成的医疗数据集构建方法，属于图像生成模型技术领域，具体包括：构建医疗领域语义约束矩阵，生成结构化prompt模板库，利用LORA微调将真实医疗图像与结构化prompt输入扩散模型，建立映射关系生成数据，对生成数据验证解剖结构合理性，通过循环修正使器官形态学参数符合医学先验知识，依目标病灶特征生成不同尺度变体，形成三维连续参数空间，按动态权重混合真实与生成数据，使用分层特征对齐算法优化扩散模型表征空间，提取共享特征基底层用于预训练，在训练后期提高真实数据权重，监测训练过程特征响应模式，指标不符标准时实时生成同类型评估数据集测试，直至达标。

本发明授权一种基于AIGC图像生成的医疗数据集构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于AIGC图像生成的医疗数据集构建方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、将医学影像特征、病理报告文本与解剖学标记物建立多模态语义关联，构建医疗领域语义约束矩阵，基于所述语义约束矩阵生成结构化prompt模板库； S2、基于LORA的可控微调模块，将真实医疗图像与所述结构化prompt输入至扩散模型中，建立医学特征与潜空间之间的映射关系，扩散模型生成数据； S3、对生成数据进行解剖结构合理性验证，判断解剖特征是否符合生物特征，若不符合生物特征，则通过循环修正机制使器官形态学参数符合医学先验知识； S4、根据目标病灶特征生成不同尺度的变体，所述尺度包括解剖位置偏移、组织密度渐变、病变阶段演进，根据尺度变化形成三维连续参数空间； S5、将真实数据和生成数据根据动态权重进行混合，通过分层特征对齐算法优化所述扩散模型的表征空间； S6、提取所述真实数据和生成数据的共享特征基底层，将所述共享特征基底层应用于扩散模型的预训练阶段；在扩散模型训练后期，逐步提高真实数据的训练权重至预设比例，并将与生成数据对应的特征通道冻结； S7、监测扩散模型训练过程的特征响应模式，当识别到模型的设定指标不符合预设标准时，实时生成与当前训练样本相同类型的评估数据集，对模型进行测试，直至模型的设定指标达到预设标准。

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