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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利医学影像报告生成方法、装置、存储介质及计算机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：CN118262855B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202410460966.7，技术领域涉及：G16H15/00；该发明授权医学影像报告生成方法、装置、存储介质及计算机设备是由孙强;常鹏;吉宗诚设计研发完成，并于2024-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本医学影像报告生成方法、装置、存储介质及计算机设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种医学影像报告生成方法、装置、存储介质及计算机设备，涉及医疗数据处理技术领域。其中方法包括：获取待识别的医学影像数据和医学文本数据，基于预训练的影像特征提取模型对医学影像数据进行特征提取，得到影像特征，并基于预训练的文本特征提取模型对医学文本数据进行特征提取，得到文本特征。然后基于预训练的特征融合模型对影像特征和文本特征进行融合，得到图文融合特征。通过预训练的疾病类型分类模块对图文融合特征进行分类处理，得到疾病特征。最后根据图文融合特征和疾病特征，利用预训练的报告生成模型生成医学影像报告。上述方法可以生成准确、专业的医学影像报告，为医生阅片提供参考。

本发明授权医学影像报告生成方法、装置、存储介质及计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种医学影像报告生成方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待识别的医学影像数据和医学文本数据，其中，所述医学文本数据包括所述医学影像数据所属的用户对应的病史文本数据； 基于预训练的影像特征提取模型对所述医学影像数据进行特征提取，得到影像特征，并基于预训练的文本特征提取模型对所述医学文本数据进行特征提取，得到文本特征； 基于预训练的特征融合模型对所述影像特征和文本特征进行融合，得到图文融合特征； 将所述图文融合特征输入至预训练的疾病类型分类模块，得到多种疾病类型的概率分布，根据所述概率分布和预设的分类条件确定所述疾病类型的分类结果；根据所述分类结果得到每种疾病类型对应的疾病状态，根据所述疾病类型和疾病状态得到疾病特征，其中，所述疾病状态用于表征所述疾病类型是否符合所述分类条件，所述疾病特征包括至少一种疾病类型； 将所述图文融合特征和所述疾病特征输入至预训练的报告生成模型，所述报告生成模型通过计算每个单词位置的隐藏状态来预测下一个单词，进而生成完整的医学影像报告，其中，所述报告生成模型为基于多层掩蔽多头自注意力层和前馈神经网络层相互叠加的编码解码模型； 所述特征融合模型和疾病类型分类模块的训练方法，包括： 获取多个样本用户在多个角度拍摄的医学影像数据作为医学影像数据样本，并获取多个样本用户的医学文本数据作为医学文本数据样本；基于所述影像特征提取模型对所述医学影像数据样本进行特征提取，得到影像特征样本，基于所述文本特征提取模型对所述医学文本数据样本进行特征提取，得到文本特征样本；利用基于交叉注意力机制的编码解码模型，构建用于将影像特征和文本特征进行融合的第三预训练模型；基于所述影像特征样本和文本特征样本对所述第三预训练模型进行优化训练，得到所述特征融合模型；基于所述特征融合模型对所述影像特征样本和文本特征样本进行融合，得到图文融合特征样本；在所述特征融合模型上连接一个多分类神经网络，基于所述图文融合特征样本对所述多分类神经网络进行训练，得到所述疾病类型分类模块，其中，所述特征融合模型的输出为所述多分类神经网络的输入。

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