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龍圖騰網獲悉西華師范大學申請的專利一種基于收斂生成對抗網絡的醫學圖像診斷報告隱寫方法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：CN116312922B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202310177195.6，技術領域涉及：G16H15/00；該發明授權一種基于收斂生成對抗網絡的醫學圖像診斷報告隱寫方法是由徐黎明;李寒琪設計研發完成，并于2023-02-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于收斂生成對抗網絡的醫學圖像診斷報告隱寫方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于收斂生成對抗網絡的醫學圖像診斷報告隱寫方法，包括：輸入醫學圖像與對應診斷報告，通過深度生成對抗網絡將輸入的診斷報告隱寫到醫學圖像中，實現對病人隱私的保護；通過深度文本提取網絡，提取隱寫圖像中的診斷報告等隱私信息，實現院內、院間的病理信息共享；提出“0中心Wasserstein散度”度量，用于衡量原始圖像與隱寫圖像分布之間的流形距離，并保證整個模型能夠收斂到局部最優點；引入局部正則化約束到生成網絡中，在減小泛化誤差的同時進一步加速收斂；局部正則化約束滿足局部性和正交性，其采樣于混合高斯噪聲，增加了信息擾動，進而提高模型的信息嵌入能力和安全性能。

本發明授權一種基于收斂生成對抗網絡的醫學圖像診斷報告隱寫方法在權利要求書中公布了：1.一種基于收斂生成對抗網絡的醫學圖像診斷報告隱寫方法，其特征在于，包括以下步驟： 1在圖像隱寫過程中，利用深度生成網絡分別對診斷報告和原始圖像進行編碼，獲取對應模態數據的連續性特征，再通過融合兩種連續性特征將診斷報告隱寫到對應的醫學圖像中； 2在圖像隱寫過程中，引入局部正則化項和0中心Wasserstein散度； 所述局部正則化項為 其中，x、t分別表示原始醫學圖像、診斷報告，0表示全0向量，Jx表示雅可比矩陣，ΙN表示大小為N的單位矩陣，表示期望，z為高斯噪聲，α和β是超參數，Pr表示原始醫學圖像分布，Pz表示采樣的高斯分布，D和G分別表示判別網絡和生成網絡，上式中的第一項即為隱寫損失，用于將隱寫圖像驅動到真實圖像的流形上，保持隱寫圖像的真實度，第二項為局部化項，用于保持局部性； 所述0中心Wasserstein散度定義為： 其中，k是一個正整數，Pr和Pg分別表示真實圖像和隱寫圖像的數據分布，Pu表示真實圖像與隱寫圖像的混合分布，和分別表示服從分布Pr，Pg和Pu的期望，表示函數的梯度，表示在開放、連續可微空間中所有一階可微函數構成的空間，對于真值函數f，將最常用的約束ft＝-log1+exp-t添加到連續可微空間Ω； 3圖像解碼過程中，構建深度文本網絡提取隱寫圖像中的診斷報告，利用解碼損失確保提取的信息在內容和語義兩個層面均與原診斷報告保持一致。

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西華師范大學，其通訊地址為：637009 四川省南充市順慶區師大路1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”。