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龙图腾网恭喜北京航空航天大学申请的专利基于概率嵌入的多光照食管癌早期筛查与标注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：CN119722597B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202411768792.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于概率嵌入的多光照食管癌早期筛查与标注系统是由彭浩;王杰聪;苏丁力;解勤思;祁雪;殷飞设计研发完成，并于2024-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于概率嵌入的多光照食管癌早期筛查与标注系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于概率嵌入的多光照食管癌早期筛查与标注系统，通过提高早期检测精度、保障图像分析的鲁棒性和优化标注过程的标注精度，旨在为食管癌的早期筛查提供更为有效的技术支持。该系统用于执行以下步骤：利用编码器模块执行概率嵌入的生成；利用多光照融合模块执行融合嵌入的生成；利用分类与筛选模块生成概率分类；利用结构熵正则化模块进行结构熵正则化；采用端到端的训练方式并使用Adam优化器，通过整体损失函数优化模型综合损失进行模型训练；基于不确定性的标注引导模块进行标注引导，识别和确定高不确定性区域。

本发明授权基于概率嵌入的多光照食管癌早期筛查与标注系统在权利要求书中公布了：1.一种基于概率嵌入的多光照食管癌早期筛查与标注系统，包括编码器模块、多光照融合模块、分类与筛选模块、结构熵正则化模块、和基于不确定性的标注引导模块，其特征在于，所述系统实现多光照食管癌早期筛查与标注，执行以下操作：S1、图像采集与预处理；S2、利用编码器模块执行概率嵌入的生成：采用基于ResNet-50的卷积神经网络作为食管图像的特征提取器，通过两层全连接层生成概率嵌入，其中第一层生成概率分布的均值，第二层生成概率分布的协方差，并确保两层全连接层的输出均为正值；S3、利用多光照融合模块执行融合嵌入的生成：对来自编码器的至少两个概率嵌入，采用Transformer编码器架构中的多头注意力机制，每个头部处理不同的嵌入子集，生成加权后的嵌入，并通过线性层整合为最终的融合嵌入；S4、利用分类与筛选模块生成概率分类：融合嵌入输入到经过LoRA微调后的LLaVA大模型中进行分类处理，使用Softmax激活函数输出为类别概率分布；在S4中，利用分类与筛选模块生成概率分类具体包括：S4.1、对LLaVA模型进行LoRA微调；S4.2、在完成LoRA微调后，利用微调的LLaVA-1.5模型对对经过多光照融合模块处理后的食管图像进行筛选，其具体筛选过程如下：S4.2.1、特征提取：利用LLaVA-1.5模型通过其深层神经网络结构，对输入的融合嵌入进行处理，分析融合的嵌入信息，识别出正常组织与异常组织之间的差异，并定位潜在的病变区域；S4.2.2、类别概率分布输出：在特征提取完成后，依据提取的特征，判断每个嵌入是否存在病变，并将其归类为正常或异常，生成每个区域的类别预测概率p：py＝1|zf＝σWzf+b，其中，σ是Sigmoid函数，W是权重矩阵，b是偏置项；S5、利用结构熵正则化模块进行结构熵正则化：通过构建潜在表示的编码树，并利用层次聚类算法将嵌入分组，通过结构熵正则化优化潜在表示的分布以增强对不同类别的区分能力最大化类别间的熵差，从而捕捉潜在变量之间的结构信息；在S5中，利用结构熵正则化模块进行结构熵正则化具体包括：S5.1、构建一个三层编码树，中间层节点表示分类任务的类别；S5.2、计算编码树的结构熵：中间层节点的的结构熵定义为： 其中r是类别的数量，是中间节点与其补集之间切边的权重总和，是的体积；利用邻接矩阵和分配矩阵C计算结构熵正则化损失，其计算公式为： 结构熵正则化损失LSE被定义为通过最大化类别间的熵差来约束潜在变量的分布；S6、模型训练：采用端到端的训练方式并使用Adam优化器，通过整体损失函数优化模型综合损失进行模型训练，整体损失函数包括分类交叉熵损失和结构熵正则化损失两部分；S7、基于不确定性的标注引导模块进行标注引导：通过评估每个嵌入的协方差矩阵，识别和标记高不确定性区域。

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