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龍圖騰網恭喜谷歌有限責任公司申請的專利使用深度卷積網絡從醫學文本中自動提取結構化標簽并將其用于訓練計算機視覺模型獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN111727478B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-06發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：201880089613.3，技術領域涉及：G16H30/40；該發明授權使用深度卷積網絡從醫學文本中自動提取結構化標簽并將其用于訓練計算機視覺模型是由S.麥金尼;S.謝蒂;H.莫斯托菲設計研發完成，并于2018-02-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本使用深度卷積網絡從醫學文本中自動提取結構化標簽并將其用于訓練計算機視覺模型在說明書摘要公布了：提供了一種用于處理醫學文本和相關聯的醫學圖像的方法。被配置為深度卷積神經網絡的自然語言處理器在精選的自由文本醫學報告的第一語料庫上訓練，所述精選的自由文本醫學報告的每一個具有由醫學專家分配的一個或多個結構化標簽。訓練該網絡以學習閱讀附加自由文本醫學報告并產生預測的結構化標簽。自然語言處理器被應用于與醫學圖像相關聯的自由文本醫學報告的第二語料庫。自然語言處理器為相關聯的醫學圖像生成結構化標簽。使用醫學圖像和生成的結構化標簽來訓練計算機視覺模型。此后，計算機視覺模型可以將結構化標簽分配給其他輸入的醫學圖像。在一示例中，醫學圖像是胸部X光片。

本發明授權使用深度卷積網絡從醫學文本中自動提取結構化標簽并將其用于訓練計算機視覺模型在權利要求書中公布了：1.一種用于基于醫學狀況的存在或不存在對醫學圖像進行分類的機器學習系統，所述系統包括：計算機存儲器，存儲自由文本醫學報告的第一語料庫，所述自由文本醫學報告中的每一個具有相關聯的醫學圖像和由醫學專家分配的一個或多個地面事實結構化標簽；計算機視覺模型，被訓練為將另一結構化標簽分配給輸入的醫學圖像，所述計算機視覺模型包括被配置為生成醫學圖像的提取的圖像特征的矢量的特征提取器以及被配置為使用提取的圖像特征的矢量生成另一結構化標簽的圖像分類器；自然語言處理器，被配置為接收自由文本醫學報告和由計算機視覺模型的特征提取器生成的提取的圖像特征的矢量作為輸入，以及生成預測的結構化標簽，其中，所述自然語言處理器使用自由文本醫學報告和相關聯的地面事實結構化標簽的第一語料庫來訓練，以除了自由文本醫學報告之外還使用由特征提取器為與自由文本醫學報告相關聯的醫學圖像生成的提取的圖像特征的矢量來生成預測的結構化標簽，所述系統還包括：計算機存儲器，存儲與醫學圖像相關聯的自由文本醫學報告的第二語料庫，并且其中自然語言處理器被應用于自由文本醫學報告的所述第二語料庫，并響應地為相關聯的醫學圖像生成預測的結構化標簽，其中，所述計算機視覺模型在醫學圖像和由自然語言處理器為第二語料庫的自由文本醫學報告生成的預測的結構化標簽上訓練，以使用特征提取器和圖像分類器來為其他輸入的醫學圖像生成另一結構化標簽，其中，所述地面事實結構化標簽、另一結構化標簽以及預測的結構化標簽包括針對醫學狀況的存在或不存在的標簽。

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