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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利一种甲状腺病理图像多模态检索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：CN119495434B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202411596322.7，技术领域涉及：G16H50/70；该发明授权一种甲状腺病理图像多模态检索系统是由柯晶;杨鑫设计研发完成，并于2024-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种甲状腺病理图像多模态检索系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种甲状腺病理图像多模态检索系统，包括以下步骤：基于细胞学检查的甲状腺细胞病理学分级报告标准，给出甲状腺病理图像的相似定义，该定义不仅强调了不同分级之间的差异性，同时参考了不同分级之间的相似性，使得视觉编码器在分级图像数据集中完成预训练；基于预训练视觉编码器，通过临床诊断数据和病理书籍中的图文，与文本编码器完成对齐训练，使得不同模态下的数据完成交互；基于预训练的多模态模型，文本与图像输入被映射到相同的特征向量空间，通过对比相似度来完成多模态检索。本发明提供了一种甲状腺病理图像多模态检索系统，不仅能完成图文检索，还能通过视觉编码器将图片编码为特征向量，并进一步通过连接不同的分类头完成不同的分类诊断任务。

本发明授权一种甲状腺病理图像多模态检索系统在权利要求书中公布了：1.一种甲状腺病理图像多模态检索系统，其特征在于，包括以下步骤： 预训练视觉编码器：基于细胞学检查的甲状腺细胞病理学分级报告标准，给出甲状腺病理图像的相似定义，不仅强调了不同分级之间的差异性，同时参考了不同分级之间的相似性，使得视觉编码器在分级图像数据集中完成预训练； 对齐文本编码器：基于预训练视觉编码器，通过临床诊断数据和病理书籍中的图文，与文本编码器完成对齐训练，使得不同模态下的数据完成交互； 完成多模态检索和分类任务：基于预训练的多模态模型，文本与图像输入被映射到相同的特征向量空间，通过对比相似度来完成多模态检索，寻找专业书籍或临床诊断中类似的案例，并且视觉端的特征向量还可对多种分类任务完成下游分类任务的迁移； 在预训练视觉编码器中：将任意两张细胞病理图像，的排序定义如下，代表该图像的分级： ； 分级数据集记作，其中为所有病理图像的集合，而代表所有的分级标注的集合，代表总的样本数量，通过数据集以及上述所定义的关系，便能构造出大量的三元组样本，一个典型的三元组样本包含了一个锚点样本，一个正样本,一个负样本，与的相似度要大于与的相似度，将最终得到的三元组数据集记作； 基于这些三元组样本，通过训练便能使视觉编码器获得特征提取能力，视觉编码器将甲状腺图像编码为一维的特征向量，为了与后续的文本编码器完成对齐，这里采用基于Transformer的神经网络作为视觉编码器； 特征向量的相似度则通过欧几里得距离来进行衡量，对于任意两张图像，的欧几里得距离，通过以下公式进行描述，其中代表用来提取特征的神经网络： ； 其中相似度与的大小成反比，在训练网络时，优化目标便是在缩小锚点样本与正样本的距离的同时，增大锚点样本与负样本之间的距离，其最终的目标函数如下所示，其中为超参数，用于控制正样本与负样本之间的间隔： ； 基于上述预训练的视觉编码器，在收集到足够多的排序标注后，定义书籍中的文本描述作为锚点样本，与文本匹配的图像为正样本，反之则为负样本，基于以上规则便能得到多模态三元组排序数据集，记作，其中代表第i个正样本图像，代表与之对应的负样本图像； 在训练的过程中，图像和文本会被对应的编码器编码为特征向量，其中视觉端的编码器记作，通过视觉端得到图像特征向量,文本端的编码器记作，通过文本端得到文本特征向量，通过两个向量的余弦值来衡量相似度，该计算基于两个向量的点积和欧式长度，如下所示： ； 余弦相似度的取值范围在-1到1之间，1表示两个向量方向完全相同，-1表示两个向量方向完全相反，0表示两者独立，用来完成多模态模型的训练过程，优化目标便是在增加文本与正样本的特征向量相似度的同时减少文本与负样本特征向量的相似度，其最终的目标函数如下所示，其中为超参数，用于控制正样本与负样本之间的间隔： 。

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