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龙图腾网获悉鹏城实验室申请的专利利用自然语言模型自动生成结构化报告的方法及相关设备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：CN115631825B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202211078506.5，技术领域涉及：G16H15/00；该发明授权利用自然语言模型自动生成结构化报告的方法及相关设备是由陈杰;田永鸿;高文;王中岐;王林设计研发完成，并于2022-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本利用自然语言模型自动生成结构化报告的方法及相关设备在说明书摘要公布了：本发明公开了利用自然语言模型自动生成结构化报告的方法及相关设备，所述方法包括：获取输入的样本图像，图像诊断网络根据样本图像生成隐藏状态序列和分类标识序列，并得到结构是否异常的预测结果；若所述预测结果为无结构异常，获取所述样本图像中的无异常样本图像，完整报告生成网络根据所述无异常样本图像生成无异常图像的医学图像报告；若所述预测结果为存在结构异常，获取所述样本图像中的有异常样本图像，任务感知报告生成网络根据所述有异常样本图像生成有异常图像的医学图像报告。本发明根据样本图像是否有异常分别进行医学图像报告的生成，通过对不同结构分别生成报告的方式，保证生成报告诊断的准确性，从而大大降低了医生的工作量。

本发明授权利用自然语言模型自动生成结构化报告的方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种利用自然语言模型自动生成结构化报告的方法，其特征在于，所述利用自然语言模型自动生成结构化报告的方法包括： 预先训练完整报告生成网络和任务感知报告生成网络； 所述预先训练完整报告生成网络和任务感知报告生成网络，具体包括： 先利用无异常样本集合对完整报告生成网络进行训练； 当完整报告生成网络训练完成后，再利用有异常样本集合对任务感知报告生成网络进行训练； 在训练所述完整报告生成网络和所述任务感知报告生成网络时，引入自动平衡掩码损失函数； 平衡不同结构中参与训练的异常样本和正常样本的数量，在训练时对第i个区域正常样本以一定概率值进行丢弃，概率值为： ； 其中，和分别代表第i个区域的异常样本和正常样本的数量，α是设定的超参，用于调节实际参与训练的正常样本和异常样本之间的比例； 所述自动平衡掩码损失函数的计算过程如下： ； ； 其中，表示自动平衡掩码损失函数，表示基线模型的损失函数，的作用是保留所有的异常样本，表示对概率值使用Rand函数； 如果样本是异常样本，则对应的损失直接计入总损失； 如果样本是正常样本，则以概率值进行丢弃； 获取输入的样本图像，基于图像诊断网络根据所述样本图像生成隐藏状态序列和分类标识序列，并根据所述隐藏状态序列和所述分类标识序列得到结构是否异常的预测结果； 若所述预测结果为无结构异常，获取所述样本图像中的无异常样本图像，基于完整报告生成网络根据所述无异常样本图像生成无异常图像的医学图像报告； 若所述预测结果为存在结构异常，获取所述样本图像中的有异常样本图像，基于任务感知报告生成网络根据所述有异常样本图像生成有异常图像的医学图像报告。

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