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龙图腾网获悉南开大学;天津市第一中心医院申请的专利一种基于对比学习的图像编码器-文本编码器联合训练方法、图像查询方法、健康状态测评方法和设备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：CN119380085B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202411416303.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于对比学习的图像编码器-文本编码器联合训练方法、图像查询方法、健康状态测评方法和设备是由柴超;刘之洋;杨东;张明浩;沈文;夏爽;王慧颖设计研发完成，并于2024-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于对比学习的图像编码器-文本编码器联合训练方法、图像查询方法、健康状态测评方法和设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于对比学习的图像编码器‑文本编码器联合训练方法、图像查询方法、健康状态测评方法和设备，涉及医学图像理解领域，该方法包括：将各个3D多模态脑MRI图像和各个中文医学报告分别输入至图像编码器模型和文本编码器模型，获得一维图像向量和一维文本向量；根据图像‑文本相似度矩阵、文本‑图像相似度矩阵和语义相似度矩阵，利用融合损失函数，计算当前次迭代的损失并对图像编码器模型和文本编码器模型的参数进行优化；达到迭代结束条件时得到训练后的图像编码器模型和文本编码器模型。本申请实现了图像与文本的零样本分类与跨模态互相检索等下游任务。

本发明授权一种基于对比学习的图像编码器-文本编码器联合训练方法、图像查询方法、健康状态测评方法和设备在权利要求书中公布了：1.一种基于对比学习的图像编码器-文本编码器联合训练方法，其特征在于，所述基于对比学习的图像编码器-文本编码器联合训练方法包括： 获取3D多模态脑MRI图像和与3D多模态脑MRI图像对应的中文医学报告，构成训练样本集； 将当前批次的训练样本子集中的各个3D多模态脑MRI图像输入至图像编码器模型，获得图像编码器模型输出的各个3D多模态脑MRI图像对应的一维图像向量；所述训练样本子集从所述训练样本集中获取；当前批次的训练样本子集中的各个3D多模态脑MRI图像和各个中文医学报告一一对应； 将当前批次的训练样本子集中的各个中文医学报告输入至文本编码器模型，获得文本编码器模型输出的各个中文医学报告对应的一维文本向量； 分别计算每个一维图像向量与每个一维文本向量的相似度，构建图像-文本相似度矩阵和文本-图像相似度矩阵；其中，文本-图像相似度矩阵为图像-文本相似度矩阵的转置； 计算当前批次的训练样本子集中任意两个中文医学报告之间的语义相似度，构建语义相似度矩阵； 根据图像-文本相似度矩阵、文本-图像相似度矩阵和语义相似度矩阵，利用融合损失函数，计算当前次迭代的损失；所述融合损失函数包括对比学习损失和分布损失； 根据当前次迭代的损失对图像编码器模型和文本编码器模型的参数进行优化； 判断是否达到迭代结束条件，得到判断结果； 若所述判断结果为是，则输出参数优化后的图像编码器模型和文本编码器模型作为训练后的图像编码器模型和文本编码器模型； 若所述判断结果为否，则在训练样本集中重新获取当前批次的训练样本子集，返回“将当前批次的训练样本子集中的各个3D多模态脑MRI图像输入至图像编码器模型，获得图像编码器模型输出的各个3D多模态脑MRI图像对应的一维图像向量”的步骤，进行下一次迭代优化。

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南开大学;天津市第一中心医院，其通讯地址为：300071 天津市南开区卫津路94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”。

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