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龍圖騰網(wǎng)獲悉杭州電子科技大學(xué)申請(qǐng)的專利一種多階段生成醫(yī)學(xué)圖像問答思維鏈數(shù)據(jù)的方法及裝置獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120317386B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510780669.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06N5/045；該發(fā)明授權(quán)一種多階段生成醫(yī)學(xué)圖像問答思維鏈數(shù)據(jù)的方法及裝置是由陳黃未;張棟皓;詹羽琪;顏振宇;吳悅怡;朱珠;陳一飛;秦飛巍設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-12向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種多階段生成醫(yī)學(xué)圖像問答思維鏈數(shù)據(jù)的方法及裝置在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種多階段生成醫(yī)學(xué)圖像問答思維鏈數(shù)據(jù)的方法及裝置。本發(fā)明通過引入多階段的模型協(xié)同推理機(jī)制，依次完成關(guān)鍵圖像內(nèi)容的抽取、圖像描述的增強(qiáng)生成以及思維鏈的構(gòu)建，從而提升醫(yī)學(xué)圖像問答任務(wù)中的準(zhǔn)確性、針對(duì)性與可解釋性，解決現(xiàn)有模型在圖像細(xì)節(jié)識(shí)別不精準(zhǔn)、推理過程不透明、問答內(nèi)容泛化等問題。

本發(fā)明授權(quán)一種多階段生成醫(yī)學(xué)圖像問答思維鏈數(shù)據(jù)的方法及裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.一種多階段生成醫(yī)學(xué)圖像問答思維鏈數(shù)據(jù)的方法，其特征在于，包括步驟如下： 獲取開源醫(yī)學(xué)視覺問答數(shù)據(jù)集，得到包含醫(yī)學(xué)圖像、問題和標(biāo)準(zhǔn)答案的三元組數(shù)據(jù)； 利用顯式推理語(yǔ)言模型提取醫(yī)學(xué)圖像問答中的關(guān)鍵點(diǎn)信息； 基于提取的關(guān)鍵點(diǎn)信息，通過多模態(tài)醫(yī)學(xué)大模型生成增強(qiáng)型圖像描述； 增強(qiáng)型圖像描述生成，具體如下：將得到的圖像關(guān)鍵點(diǎn)信息與對(duì)應(yīng)的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行配對(duì)，并將二者嵌入第二提示詞模板中，輸入至具備圖像與文本融合理解能力的多模態(tài)醫(yī)學(xué)大模型HealthGPT中；在接收到輸入后，HealthGPT生成一段結(jié)構(gòu)清晰、語(yǔ)義嚴(yán)謹(jǐn)且符合醫(yī)學(xué)術(shù)語(yǔ)規(guī)范的圖像描述文本即增強(qiáng)型圖像描述； 生成基于增強(qiáng)圖像描述的初始思維鏈文本與答案； 對(duì)生成的初始思維鏈文本與答案進(jìn)行自動(dòng)化后處理，生成最終的思維鏈文本與答案； 將最終的思維鏈文本與答案以及原始的醫(yī)學(xué)圖像和問題整合為醫(yī)學(xué)圖像問答思維鏈數(shù)據(jù)。

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