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龍圖騰網獲悉山東大學申請的專利基于證據驅動視覺語言模型的醫學圖像分割方法及系統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：CN120125818B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202510197527.6，技術領域涉及：G06V10/26；該發明授權基于證據驅動視覺語言模型的醫學圖像分割方法及系統是由姬冰;李崢嶸;潘慶濤;楊青;劉飛設計研發完成，并于2025-02-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于證據驅動視覺語言模型的醫學圖像分割方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于證據驅動視覺語言模型的醫學圖像分割方法及系統，涉及醫學圖像分割技術領域。該方法包括步驟：獲取待分割的醫學原始圖像；構建多模態分割模型，利用基于差分矩陣執行偏差方差分解方法計算相似性損失，通過引入不確定性觀點將視覺證據嵌入和文本證據嵌入分別表示為視覺觀點和文本觀點，并計算觀點損失，利用視覺文本融合證據與真實掩膜之間的分割差異計算分割損失；利用總體損失對多模態分割模型進行參數優化，利用多模態分割模型對待分割的醫學原始圖像進行圖像分割。本發明將證據學習引入到視覺語言模型，通過聚合證據轉化后的圖像?文本觀點來估計圖像和文本之間的模態間隙，從而實現多模態融合。

本發明授權基于證據驅動視覺語言模型的醫學圖像分割方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于證據驅動視覺語言模型的醫學圖像分割方法，其特征在于，包括以下步驟： 獲取待分割的醫學原始圖像，醫學原始圖像包含圖像信息和文本信息； 構建多模態分割模型，基于證據學習算法利用視覺語言模型計算圖像分割過程中的總體損失，其中，總體損失包括相似性損失、觀點損失和分割損失，將用于訓練的圖像信息編碼為視覺證據嵌入和將文本信息編碼為文本證據嵌入，利用基于差分矩陣執行偏差方差分解方法計算視覺證據嵌入和文本證據嵌入的相似性損失，通過引入不確定性觀點將視覺證據嵌入和文本證據嵌入分別表示為視覺觀點和文本觀點，并根據視覺觀點和文本觀點計算觀點損失，將視覺證據嵌入和文本證據嵌入進行融合得到視覺文本融合證據，利用視覺文本融合證據與真實掩膜之間的分割差異計算分割損失； 利用總體損失對多模態分割模型進行參數優化，利用最終訓練好的多模態分割模型對待分割的醫學原始圖像進行圖像分割； 其中，利用基于差分矩陣執行偏差方差分解方法計算視覺證據嵌入和文本證據嵌入的相似性損失的具體步驟為： 引入觀點的不確定性，利用差分矩陣執行偏差方差分解方法計算視覺證據嵌入和文本證據嵌入的不一致性，得到不一致性差分損失； 計算視覺證據嵌入的相似性矩陣和文本證據嵌入的相似性矩陣的InfoNCE損失； 將不一致性差分損失和InfoNCE損失相加得到相似性損失； 利用視覺文本融合證據與真實掩膜之間的分割差異計算分割損失的具體步驟為： 利用解碼器對細化的視頻跨模態證據嵌入和細化的文本跨模態證據嵌入進行解碼，得到解碼后的視覺證據和解碼后的文本證據； 將解碼后的視覺證據和解碼后的文本證據進行融合，得到視覺文本融合證據；在視覺文本融合證據和真實掩碼之間引入分割損失； 根據視覺觀點和文本觀點計算觀點損失的具體步驟為： 將解碼后的視覺證據和解碼后的文本證據利用狄利克雷分布映射方法分別表示為視覺觀點和文本觀點； 將視覺觀點和文本觀點融合，得到視覺和文本觀點的聚合觀點； 根據視覺觀點計算視覺觀點損失，根據文本觀點計算文本觀點損失，根據視覺和文本觀點的聚合觀點計算聚合損失，將視覺觀點損失、文本觀點損失和聚合損失損失相加，得到觀點損失。

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山東大學，其通訊地址為：250061 山東省濟南市歷下區經十路17923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”。