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申请/专利权人：中国医科大学
摘要：本发明提供一种基于大语言模型的医学视频感兴趣区域特征检测与分类方法。该方法包括：通过模型部署模块，在线部署基于医学视频语料进行训练的大语言模型，并提供视频数据上传接口与提示词输入接口；通过视频数据上传模块，将医学视频通过视频数据上传接口上传至已部署完成的大语言模型；通过提示词输入模块，将包含医学视频中感兴趣区域信息的提示词发送至已部署完成的大语言模型；通过视频解析与输出模块，基于医学视频及提示词使用已部署的大语言模型对医学视频中的感兴趣区域进行识别，以检测感兴趣区域的特征，根据检测到的特征输出对感兴趣区域的分类结果及特征表述。本发明实现医学视频中感兴趣区域关键特征的自动解析，减少额外设计网络模型进行感兴趣区域识别与特征检测的工作。
主权项：1.一种基于大语言模型的医学视频感兴趣区域特征检测与分类方法，其特征在于，包括：通过模型部署模块，在线部署基于医学视频语料进行训练的大语言模型，并提供视频数据上传接口与提示词输入接口；通过视频数据上传模块，将获取到的医学视频通过所述视频数据上传接口上传至已部署完成的大语言模型，以供后续通过已部署完成的大语言模型对所述医学视频中的感兴趣区域进行识别与特征检测；通过提示词输入模块，将包含所述医学视频中感兴趣区域信息的提示词发送至所述已部署完成的大语言模型，以供所述已部署完成的大语言模型定位所述感兴趣区域；通过视频解析与输出模块，基于所上传的医学视频以及所述提示词对所述医学视频中的感兴趣区域进行识别，以检测所述感兴趣区域的特征，根据所检测到的特征输出对所述感兴趣区域的分类结果及特征表述。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国医科大学 基于大语言模型的医学视频感兴趣区域特征检测与分类方法
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