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龙图腾网获悉深圳先进技术研究院申请的专利超声多模态预训练方法、装置、计算机设备及存储介质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：CN119886266B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202411796030.8，技术领域涉及：G06N3/0895；该发明授权超声多模态预训练方法、装置、计算机设备及存储介质是由苏垌锟;胡颖;赵保亮设计研发完成，并于2024-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本超声多模态预训练方法、装置、计算机设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及人工智能、医学、预训练技术领域，揭示了一种超声多模态预训练方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括：获取原始图像、掩码图像、原始报告、掩码报告以及超声多模态预训练架构；基于原始图像、掩码图像、原始报告、掩码报告以及超声多模态预训练架构，确定对比学习损失、均方误差损失以及交叉熵损失；基于对比学习损失、均方误差损失、交叉熵损失、超声多模态预训练架构进行参数更新，确定训练好的超声多模态预训练架构，其中，训练好的所述超声多模态预训练架构中的图像编码器用于下游任务。

本发明授权超声多模态预训练方法、装置、计算机设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种超声多模态预训练方法，其特征在于，所述超声多模态预训练方法包括： 获取原始图像、掩码图像、原始报告、掩码报告以及超声多模态预训练架构，其中，所述超声多模态预训练架构包括图像编码器，文本编码器，图像跨模态编码器，文本跨模态编码器和卷积神经网络解码器，所述原始图像是超声图像； 基于图像编码器分别对原始图像和掩码图像进行编码，得到原始图像的全局表征和局部表征，以及掩码图像的全局表征和局部表征； 基于文本编码器分别对原始报告和掩码报告进行编码，得到原始报告的全局表征和局部表征，以及掩码报告的全局表征和局部表征； 基于原始图像的全局表征、原始报告的全局表征进行对比学习，计算得到对比学习损失； 基于掩码图像的局部表征、原始报告的局部表征、图像跨模态编码器以及卷积神经网络解码器进行编码，得到重建图像，并基于重建图像以及原始图像进行均方误差损失计算，得到均方误差损失； 基于掩码报告的局部表征、原始图像的局部表征以及文本跨模态编码器进行编码，得到对掩码报告中被掩码的词汇的预测结果，并基于原始报告以及预测结果计算交叉熵损失； 基于对比学习损失、均方误差损失、交叉熵损失、超声多模态预训练架构进行参数更新，确定训练好的超声多模态预训练架构，其中，训练好的所述超声多模态预训练架构中的图像编码器用于下游任务。

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