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龙图腾网恭喜中南大学申请的专利一种多模态医学信息处理方法、设备及介质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：CN119722685B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202510237750.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种多模态医学信息处理方法、设备及介质是由龙军;李松明;吴忠泽;苏修设计研发完成，并于2025-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多模态医学信息处理方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及智能医疗技术领域，具体涉及一种多模态医学信息处理方法、设备及介质，所述方法包括下列步骤：S1：构建医学信息处理模型，所述医学信息处理模型包括自适应调整编码器、多尺度自提示生成模块和特征金字塔网络；S2：采用交叉对比学习训练所述医学信息处理模型；S3：获取患者的医学信息，将医学信息输入训练后的医学信息处理模型，得到处理结果。本发明方法采用自适应调整编码器，在捕捉图像特征的同时，结合不同知识域的信息，增强了模型对多样化数据的适应性。

本发明授权一种多模态医学信息处理方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种多模态医学信息处理方法，其特征在于，包括下列步骤：S1：构建医学信息处理模型，所述医学信息处理模型包括自适应调整编码器、多尺度自提示生成模块和特征金字塔网络；S2：采用交叉对比学习训练所述医学信息处理模型，过程如下：采用分块标记提取医学信息，获取图像前景标记、图像背景标记、文本前景特征和文本背景特征；将文本前景特征和文本背景特征作为图像前景标记的正样本对和负样本对，获取第一粒度信息和第二粒度信息；将文本背景特征和文本前景特征作为图像背景标记的正样本对和负样本对，获取第三粒度信息和第四粒度信息；基于第一粒度信息第二粒度信息第三粒度信息和第四粒度信息执行跨模态对比学习，完成模型训练；采用对比学习损失作为训练所述医学信息处理模型的损失，表达式如下： 其中，N表示图像嵌入的标记数量，λ表示用于平衡的超参数，τ表示温度因子；S3：获取患者的医学信息，将医学信息输入训练后的医学信息处理模型，得到处理结果；自适应调整编码器用于提取医学信息中医学图像的视觉特征，自适应调整编码器采用VIT架构，并且采用域旁路处理多头自注意操作之后的图像嵌入。

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