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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于证据驱动视觉语言模型的医学图像分割方法及系统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：CN120125818B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510197527.6，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于证据驱动视觉语言模型的医学图像分割方法及系统是由姬冰;李峥嵘;潘庆涛;杨青;刘飞设计研发完成，并于2025-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于证据驱动视觉语言模型的医学图像分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于证据驱动视觉语言模型的医学图像分割方法及系统，涉及医学图像分割技术领域。该方法包括步骤：获取待分割的医学原始图像；构建多模态分割模型，利用基于差分矩阵执行偏差方差分解方法计算相似性损失，通过引入不确定性观点将视觉证据嵌入和文本证据嵌入分别表示为视觉观点和文本观点，并计算观点损失，利用视觉文本融合证据与真实掩膜之间的分割差异计算分割损失；利用总体损失对多模态分割模型进行参数优化，利用多模态分割模型对待分割的医学原始图像进行图像分割。本发明将证据学习引入到视觉语言模型，通过聚合证据转化后的图像‑文本观点来估计图像和文本之间的模态间隙，从而实现多模态融合。

本发明授权基于证据驱动视觉语言模型的医学图像分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于证据驱动视觉语言模型的医学图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取待分割的医学原始图像，医学原始图像包含图像信息和文本信息； 构建多模态分割模型，基于证据学习算法利用视觉语言模型计算图像分割过程中的总体损失，其中，总体损失包括相似性损失、观点损失和分割损失，将用于训练的图像信息编码为视觉证据嵌入和将文本信息编码为文本证据嵌入，利用基于差分矩阵执行偏差方差分解方法计算视觉证据嵌入和文本证据嵌入的相似性损失，通过引入不确定性观点将视觉证据嵌入和文本证据嵌入分别表示为视觉观点和文本观点，并根据视觉观点和文本观点计算观点损失，将视觉证据嵌入和文本证据嵌入进行融合得到视觉文本融合证据，利用视觉文本融合证据与真实掩膜之间的分割差异计算分割损失； 利用总体损失对多模态分割模型进行参数优化，利用最终训练好的多模态分割模型对待分割的医学原始图像进行图像分割； 其中，利用基于差分矩阵执行偏差方差分解方法计算视觉证据嵌入和文本证据嵌入的相似性损失的具体步骤为： 引入观点的不确定性，利用差分矩阵执行偏差方差分解方法计算视觉证据嵌入和文本证据嵌入的不一致性，得到不一致性差分损失； 计算视觉证据嵌入的相似性矩阵和文本证据嵌入的相似性矩阵的InfoNCE损失； 将不一致性差分损失和InfoNCE损失相加得到相似性损失； 利用视觉文本融合证据与真实掩膜之间的分割差异计算分割损失的具体步骤为： 利用解码器对细化的视频跨模态证据嵌入和细化的文本跨模态证据嵌入进行解码，得到解码后的视觉证据和解码后的文本证据； 将解码后的视觉证据和解码后的文本证据进行融合，得到视觉文本融合证据；在视觉文本融合证据和真实掩码之间引入分割损失； 根据视觉观点和文本观点计算观点损失的具体步骤为： 将解码后的视觉证据和解码后的文本证据利用狄利克雷分布映射方法分别表示为视觉观点和文本观点； 将视觉观点和文本观点融合，得到视觉和文本观点的聚合观点； 根据视觉观点计算视觉观点损失，根据文本观点计算文本观点损失，根据视觉和文本观点的聚合观点计算聚合损失，将视觉观点损失、文本观点损失和聚合损失损失相加，得到观点损失。

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