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龙图腾网获悉中山大学附属第六医院申请的专利基于胶囊内窥镜的医学报告自动生成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：CN120452659B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202510943481.8，技术领域涉及：G16H15/00；该发明授权基于胶囊内窥镜的医学报告自动生成方法及系统是由胡健聪;范德军;袁奕萱;郑博匀;陈永鹏;杨涛设计研发完成，并于2025-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于胶囊内窥镜的医学报告自动生成方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了基于胶囊内窥镜的医学报告自动生成方法及系统，包括：获取胶囊内窥镜视频，并剔除胶囊内窥镜视频的冗余帧，得到若干个代表帧；将各代表帧输入预设的检测模型，确定初始关键帧和分类结果，并利用分类结果对初始关键帧进行精缩，得到若干个目标关键帧；将各目标关键帧输入预设的多模态模型，提取对应的第一视觉特征，并将第一视觉特征与文本特征进行拼接，得到初始文本描述，对初始文本描述进行迭代预测，直至满足第一迭代终止条件，输出目标文本描述；将目标文本描述输入大语言模型，利用自回归方法逐步预测第一分词序列，直至满足第二迭代终止条件，基于第二分词序列生成对应的结构化医学报告。本申请可以自动化生成诊断报告。

本发明授权基于胶囊内窥镜的医学报告自动生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于胶囊内窥镜的医学报告自动生成方法，其特征在于，包括： 获取胶囊内窥镜视频，并剔除所述胶囊内窥镜视频的冗余帧，得到若干个代表帧； 将各所述代表帧输入预设的检测模型，确定初始关键帧和分类结果，并利用所述分类结果对所述初始关键帧进行精缩，得到若干个目标关键帧； 将各所述目标关键帧输入预设的多模态模型，提取对应的第一视觉特征，并将所述第一视觉特征与文本特征进行拼接，得到初始文本描述，对所述初始文本描述进行迭代预测，直至满足第一迭代终止条件，输出目标文本描述，其中，所述文本特征为对预设提示文本分词后映射到所述多模态模型得到； 将所述目标文本描述输入大语言模型，利用自回归方法逐步预测第一分词序列，直至满足第二迭代终止条件，基于第二分词序列生成对应的结构化医学报告； 其中，所述剔除所述胶囊内窥镜视频的冗余帧，得到若干个代表帧，具体为：将所述胶囊内窥镜视频输入预设的分析模型，得到所述胶囊内窥镜视频中每帧图像对应的第二视觉特征；计算相邻帧第二视觉特征的相似度，根据所述相似度与预设相似度阈值的对比结果确定若干个簇，并基于各所述簇确定代表帧； 其中，所述将各所述代表帧输入预设的检测模型，确定初始关键帧和分类结果，具体为：将各所述代表帧输入预设的检测模型，确定第一概率和第二概率；将所述第一概率与预设概率阈值进行比较，若大于，则确定初始关键帧；基于所述第二概率确定分类结果； 其中，所述检测模型的训练过程，具体为：利用预设的特征编码器提取所述代表帧对应的特征，并对所述特征进行归一化处理，得到帧特征；计算各所述代表帧对应的帧特征之间的余弦相似度，得到相似度矩阵，并基于所述相似度矩阵和预设的视频分段真值，对预先确定的参考关键帧进行扩增，得到扩增关键帧；利用所述扩增关键帧和预设的结构分段标签，对关键帧检测网络进行有监督训练，直至损失函数最小化时，确定所述检测模型； 其中，所述对所述初始文本描述进行迭代预测，直至满足第一迭代终止条件，输出目标文本描述，具体为：基于所述初始文本描述，通过自回归方法生成分词的概率分布值，并基于所述概率分布值确定第三分词序列；基于所述第二分词序列和所述初始文本描述不断更新分词序列，直至第四分词序列的长度大于预设长度阈值，则基于所述第四分词序列确定目标文本描述。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中山大学附属第六医院，其通讯地址为：510655 广东省广州市天河区员村二横路26号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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