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龙图腾网恭喜鹏城实验室申请的专利一种基于Transformer的CT报告生成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：CN113724359B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2024-09-24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：202110795676.4，技术领域涉及：G06T11/60；该发明授权一种基于Transformer的CT报告生成方法是由黄锦发;陈杰;高志强;田永鸿设计研发完成，并于2021-07-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Transformer的CT报告生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于Transformer的CT报告生成方法，所述方法包括：获取CT图像，并基于预设的CT报告生成模型提取所述CT图像的视觉特征序列；对所述视觉特征序列进行编码，得到隐含层特征序列；对所述隐含层特征序列进行解码，得到与所述CT图像对应的单词概率，其中，所述单词概率用于表征将CT图像转换成文字时的单词识别概率；根据所述单词概率，生成CT医学报告文本。本发明通过在图像编码时建立不同对象之间的关系，在解码时对不同医学报告的相似模式进行建模和存储，从而生成准确且内容丰富的医学报告，减少放射科医生的工作量并且有助于促进临床自动化。

本发明授权一种基于Transformer的CT报告生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Transformer的CT报告生成方法，其特征在于，所述方法包括：获取CT图像，并基于预设的CT报告生成模型提取所述CT图像的视觉特征序列；对所述视觉特征序列进行编码，得到隐含层特征序列；对所述隐含层特征序列进行解码，得到与所述CT图像对应的单词概率，其中，所述单词概率用于表征将CT图像转换成文字时的单词识别概率；根据所述单词概率，生成CT医学报告文本；其中，所述CT报告生成模型包括视觉特征提取器、编码器和解码器；所述对所述隐含层特征序列进行解码，得到与所述CT图像对应的单词概率包括：基于所述解码器，得到融合解码器；将所述隐含层特征序列输入至所述融合解码器，得到与所述CT图像对应的单词概率；所述基于所述解码器，得到融合解码器包括：构建关系内存网络；构建基于所述关系内存网络的条件归一化层；将所述解码器、所述关系内存网络、所述条件归一化层进行融合，得到融合解码器；所述构建关系内存网络包括：获取所述编码器中的多头注意力机制输出矩阵；获取所述CT图像对应的真实样本标签，以及与所述真实样本标签对应的输出嵌入特征；根据预设间隔时刻的所述输出嵌入特征、所述多头注意力机制输出矩阵和预设的初始关系内存网络，得到关系内存网络输出矩阵；根据所述关系内存网络输出矩阵，对所述初始关系内存网络进行迭代，得到关系内存网络；所述根据预设间隔时刻的所述输出嵌入特征、所述多头注意力机制输出矩阵和预设的初始关系内存网络，得到关系内存网络输出矩阵包括：根据预设间隔时刻的所述输出嵌入特征和预设间隔时刻的所述关系内存网络输出矩阵，得到遗忘门矩阵和信息门矩阵；根据所述多头注意力机制输出矩阵、所述初始关系内存网络和预设间隔时刻的所述关系内存网络输出矩阵，得到中间迭代矩阵；根据所述遗忘门矩阵、所述信息门矩阵、中间迭代矩阵和预设间隔时刻的所述关系内存网络输出矩阵，得到关系内存网络输出矩阵；所述构建基于所述关系内存网络的条件归一化层包括：获取解码器中的缩放参数和移动学习参数；根据所述关系内存网络输出矩阵，得到缩放参数变化量和移动学习参数变化量；根据所述缩放参数、所述移动学习参数、所述缩放参数变化量和所述移动学习参数变化量，得到目标缩放参数和目标移动学习参数；根据所述目标缩放参数、所述目标移动学习参数、所述隐含层特征序列，得到基于所述关系内存网络的条件归一化层。

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