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龍圖騰網恭喜廈門大學附屬第一醫院(廈門市第一醫院、廈門市紅十字會醫院、廈門市糖尿病研究所);廈門智融合科技有限公司申請的專利基于文本驅動和親和力學習的醫學圖像分割方法及裝置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：CN119672347B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-03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：202510187449.1，技術領域涉及：G06V10/26；該發明授權基于文本驅動和親和力學習的醫學圖像分割方法及裝置是由陳四方;張龍暉;鐘平;陳法全;黃晨曦;陳榕燦;奚丹設計研發完成，并于2025-02-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于文本驅動和親和力學習的醫學圖像分割方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于文本驅動和親和力學習的醫學圖像分割方法及裝置，涉及弱監督學習領域，包括：構建基于文本驅動的醫學圖像分割模型并訓練，得到經訓練的醫學圖像分割模型；獲取待分割的醫學圖像及其對應的專業知識和文本標簽并輸入到經訓練的醫學圖像分割模型，分別利用標簽編碼器和專業知識編碼器對文本標簽和專業知識進行編碼，通過知識注意力模塊引導圖像特征關注目標組織的相關區域，進一步生成初始偽標簽，通過親和力預測模塊計算得到親和力預測值，利用親和力預測值修正初始偽標簽，得到待分割的醫學圖像對應的偽標簽。本發明解決了現有弱監督方法CAM激活不足以及圖像標簽不能夠提供足夠的監督信息等問題。

本發明授權基于文本驅動和親和力學習的醫學圖像分割方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于文本驅動和親和力學習的醫學圖像分割方法，其特征在于，包括以下步驟：構建基于文本驅動的醫學圖像分割模型并訓練，得到經訓練的醫學圖像分割模型，所述經訓練的醫學圖像分割模型包括圖像視覺編碼器、標簽編碼器、專業知識編碼器、知識注意力模塊和親和力預測模塊，所述圖像視覺編碼器包括依次連接的四個階段的Transformer塊，所述專業知識編碼器和所述標簽編碼器的后面均連接有一個全連接層；獲取待分割的醫學圖像及其對應的專業知識和文本標簽并輸入到所述經訓練的醫學圖像分割模型，所述待分割的醫學圖像經過所述圖像視覺編碼器，分別得到四個階段的Transformer塊輸出的層次特征圖，所述專業知識經過所述專業知識編碼器，得到知識特征，第4階段的層次特征圖和經過全連接層后的知識特征經過所述知識注意力模塊，得到第一圖像特征；所述文本標簽經過所述標簽編碼器和全連接層，得到標簽特征；將第3階段的層次特征圖和第4階段的層次特征圖相加得到第二圖像特征，分別計算所述第一圖像特征和第二圖像特征與所述標簽特征的相似度，得到第一相似特征圖和第二相似特征圖，將所述第一相似特征圖和第二相似特征圖相加，再執行argmax操作，得到初始偽標簽；將第1階段的層次特征圖和第4階段的層次特征圖相加得到第三圖像特征，所述第三圖像特征經過所述親和力預測模塊，得到親和力預測值，利用所述親和力預測值通過隨機游走細化所述初始偽標簽，得到所述待分割的醫學圖像對應的偽標簽。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人廈門大學附屬第一醫院(廈門市第一醫院、廈門市紅十字會醫院、廈門市糖尿病研究所);廈門智融合科技有限公司，其通訊地址為：361000 福建省廈門市思明區鎮海路55號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。