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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利一种基于条件类别特定提示的医学图像分类方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119723205B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411907934.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于条件类别特定提示的医学图像分类方法是由朱舒涵;张永岗;田新梅设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于条件类别特定提示的医学图像分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于条件类别特定提示的医学图像分类方法，包括：1、获取数据集，构建对比文本‑图像对的预训练模型、特征记忆库和轻量级网络，在图像编码器中加入提示后提取医学图像的视觉特征；2、根据医学图像的视觉特征，得到类别平均特征并输入轻量级网络得到类别特定提示，类别特定提示与图像类别拼接输入文本编码器，得到文本特征；3、构建损失函数，利用梯度下降法对网络进行训练，更新图像编码器中的提示和轻量级网络的参数权重，得到最优医学图像分类模型，用于对医学图像进行分类。本发明能根据所有图像的特征生成每个类别特定的提示，以表征不同类别的特征属性，从而能增强文本提示对图像细节的感知，实现更高效的训练和推理。

本发明授权一种基于条件类别特定提示的医学图像分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于条件类别特定提示的医学图像分类方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、获取包括K种类别的医学图像数据集，其中，表示第张医学图像，表示医学图像的总数；令的真实类别标签为，且∈{1,2,…,K}；将第张医学图像分成个固定大小的图像块，并将每个图像块分别经过展平后，再投影到固定维度上，从而将个投影后的一维向量拼接为图像块嵌入；构建待学习的提示，其中，表示第个待学习的提示；表示提示的总数；步骤S2、构建对比文本-图像对的预训练模型，包括：图像编码器、文本编码器，其中，所述图像编码器用于对提示和图像块嵌入进行处理，得到第张医学图像的视觉特征向量；步骤S3、利用式1得到第k种类别的平均图像特征向量： 1式1中，表示类别的总数，是属于第k种类别的第张医学图像的视觉特征向量，是第k种类别中医学图像的总数；步骤S4、构建轻量级网络，并对进行处理，得到第k种类别的特定提示；步骤S5、将个种类别的特定提示{|k=1,2,…,K}与每种类别的名称|k=1,2,…,K}对应拼接后，输入文本编码器中进行处理，得到文本特征{|k=1,2,…,K}；其中，表示第k种类别的名称，表示第k种类别的文本特征；步骤S6、将与{|k=1,2,…,K}进行匹配，并选取出最大概率所对应的类别作为第张医学图像的预测类别；步骤S7、构建损失函数，并利用梯度下降法对所述对比文本-图像对的预训练模型和轻量级网络进行训练，通过梯度回传更新对图像编码器中的提示和轻量级网络的参数权重，直至损失函数收敛为止，从而得到最优医学图像分类模型，用于对医学图像进行分类，输出预测类别。

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