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龙图腾网获悉湖南工商大学申请的专利基于多模态语义亲和力迭代优化的肺结节自动标注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：CN121582260B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202610108590.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于多模态语义亲和力迭代优化的肺结节自动标注方法是由梁伟;张靖怡;陈妍;张俊杰;温磬设计研发完成，并于2026-01-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态语义亲和力迭代优化的肺结节自动标注方法在说明书摘要公布了：本发明实施例中提供了一种基于多模态语义亲和力迭代优化的肺结节自动标注方法，属于数据处理技术领域，具体包括：获取肺部CT影像和文本报告；对文本报告进行结构化语义解析；对肺部CT影像进行视觉特征提取；基于关键语义信息，对深度视觉特征表示进行语义引导处理，生成语义增强的视觉引导特征；基于语义增强的视觉引导特征，调用分割基础模型，并通过引入主动变异机制生成多个候选分割掩膜；针对每一个候选分割掩膜，计算该候选分割掩膜的语义匹配度评分；比较全部候选分割掩膜的语义匹配度评分，选取评分最高的候选分割掩膜作为最终的肺结节标注结果输出。通过本发明的方案，提高了标注精度、适应性和可解释性。

本发明授权基于多模态语义亲和力迭代优化的肺结节自动标注方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态语义亲和力迭代优化的肺结节自动标注方法，其特征在于，包括： 步骤1，获取待标注的肺部CT影像和与其对应的描述肺结节特征的文本报告； 步骤2，对文本报告进行结构化语义解析，提取其中包含的结节位置和形态特征的关键语义信息； 步骤3，对肺部CT影像进行视觉特征提取，得到深度视觉特征表示； 步骤4，基于关键语义信息，对深度视觉特征表示进行语义引导处理，生成语义增强的视觉引导特征； 步骤5，基于语义增强的视觉引导特征，调用分割基础模型，并通过引入主动变异机制生成多个候选分割掩膜，其中，所述主动变异机制包括提示变异策略，具体为： 从视觉引导特征推导出初始的边界框提示： 其中，分别表示边界框左上角顶点在图像中的横坐标与纵坐标，分别表示边界框的宽度与高度； 通过公式生成第个变异边界框提示，其中，和为预设范围内的随机位置偏移，和为预设范围内的随机尺度缩放因子； 将各变异边界框提示分别作为输入，调用分割基础模型生成对应的候选分割掩膜； 步骤6，针对每一个候选分割掩膜，利用预训练的跨模态语义匹配模型，计算该候选分割掩膜对应的图像区域特征与文本报告对应的文本描述特征之间的余弦相似度，作为该候选分割掩膜的语义匹配度评分； 所述步骤6具体包括： 步骤6.1，针对第i个候选分割掩膜，根据中标记为前景的像素坐标，从肺部CT影像中裁剪出对应的图像区域； 步骤6.2，将图像区域输入跨模态语义匹配模型的图像编码器，获得图像特征嵌入向量； 步骤6.3，将文本报告输入跨模态语义匹配模型的文本编码器，获得文本特征嵌入向量； 步骤6.4，计算图像特征嵌入向量与文本特征嵌入向量之间的余弦相似度，作为候选分割掩膜的语义匹配度评分； 步骤7，比较全部候选分割掩膜的语义匹配度评分，选取评分最高的候选分割掩膜作为最终的肺结节标注结果输出。

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