发明专利已授权

一种基于大模型自监督学习的医学影像异常区域识别方法

Name: 一种基于大模型自监督学习的医学影像异常区域识别方法
Brand: 成都理工大学
SKU: 2025111472273
Availability: InStock

📄 申请号：CN202511147227.3 📄 发布日：2026/08/27

著录项目信息

申请日

2025-08-15

公开号

CN120655643B

公开日

2025-10-17

申请人

成都理工大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T7_00

IPC 分类号

G06T7_00 , G06V10_764 , G06V10_82 , G06V10_774 , G06V10_80 , G06N3_0455 , G06N3_0895 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

医学影像诊断, 辅助诊断, 疾病筛查, 病灶检测, 医疗影像质控

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摘要

本发明公开了一种基于大模型自监督学习的医学影像异常区域识别方法，属于图像数据处理技术领域，包括获取医学影像的异常样本数据集D1、健康样本数据集D2；构造并训练一离散掩码自编码器；对D2中样本生成伪异常图构成数据集D3；对D2和D3自动生成标注；构造医学影像异常区域识别网络和总损失，用D2和D3训练该网络得到异常区域识别模型，用于D1中样本中异常区域的识别。本发明的离散掩码自编码器能增强模型对结构扭曲与语义突变的感知能力，缓解异常区域过拟合重建的问题，伪异常图方能提升训练样本的多样性与有效性，异常区域识别模型具备像素级异常定位能力，且结构设计适配复杂医学图像特征、训练机制灵活、能实现端到端优化。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN120655643B

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该专利的转让价格是多少？

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权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种凸轮滑块式柱塞泵

当前第 / 件

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