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龙图腾网获悉同济大学;上海市第十人民医院申请的专利一种基于多专家机制的前列腺癌肿瘤分期分类方法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：CN120823998B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202511332412.X，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权一种基于多专家机制的前列腺癌肿瘤分期分类方法是由倪张凯;朱俊泽;肖润宇;向莉华设计研发完成，并于2025-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多专家机制的前列腺癌肿瘤分期分类方法在说明书摘要公布了：本发明属于表征学习领域，具体涉及一种基于多专家机制的前列腺癌肿瘤分期分类方法。包括以下步骤：步骤0搭建基于多专家机制的前列腺癌肿瘤分期分类网络；步骤1数据预处理；步骤2遮掩得分生成；步骤3预训练编码器；步骤4微调编码器和分类头；步骤5使用训练完成的网络进行前列腺超声视频分期预测。本方法具有以下优点：1预训练阶段重建针对性：本发明提出的基于医学分割模型先验知识引导的遮掩重建的预训练策略对不同医生操作的不同数据具有良好的适应性。2下游微调阶段额外提示针对性：本发明提出的基于预训练过程中训练的遮掩得分网络中重要信息添加作为额外提示，对不同医生操作的数据做下游分类时也能表现出较好的适应性。

本发明授权一种基于多专家机制的前列腺癌肿瘤分期分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多专家机制的前列腺癌肿瘤分期分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤0搭建基于多专家机制的前列腺癌肿瘤分期分类网络，包括：预训练的三个医学专家模型、遮掩得分网络、视觉转换器编码器和分类头； 所述三个医学专家模型分别为：MedSAM2，Deeplabv3，nnUNet2++分割模型； 所述遮掩得分网络有三个，分别对应三个医学专家模型；每个遮掩得分网络包括：多头注意力块MHA和全连接层FC； 所述视觉转换器编码器为视觉转换器基础版本ViT-B，包括视觉编码器和解码器； 所述分类头由一个全连接层组成，视觉编码器的提取的特征提供给分类头，进行前列腺癌肿瘤分期分类，完成检测任务； 步骤1数据预处理； 将医疗超声视频切分为多个等长的剪辑片段，片段长度固定；将片段中的每一帧分别通过三个医学专家模型，获得对帧的分割图像； 所述分割图像仅包含黑白两种像素，其中白色部分表示病灶区域，黑色表示背景部分； 步骤2通过块嵌入获取剪辑片段的三维令牌，然后利用遮掩得分网络计算其遮掩得分； 步骤1得到的剪辑片段首先通过块嵌入获得多个三维令牌； 将三维令牌分别输入三个遮掩得分网络，得到对每一个令牌的遮掩得分； 使用步骤1获得的三个分割图像分别对三个遮掩得分网络输出的遮掩得分进行修正：若令牌位于分割图像内即白色病灶区域内，将其遮掩得分增加一个小值进行修正； 将三路遮掩得分输入门控网络中，门控网络输出的权重和三路遮掩得分做加权平均，得到最终令牌得分； 步骤3预训练视觉编码器和遮掩得分网络； 按照遮掩得分排名，将前90%的令牌遮掩后，输入视觉编码器，获得编码过的令牌； 预训练阶段，将编码过的10%的令牌与被遮掩的90%的令牌合并，结果输入解码器，由解码器重建出原图像；计算重建损失，用于更新视觉编码器，计算采样损失，用于更新遮掩得分网络； 步骤4利用带有标签的数据进一步微调视觉编码器和分类头； 视觉编码器和遮掩得分网络预训练完成后，冻结遮掩得分网络，利用带有肿瘤分期分类标签的前列腺超声影像视频对模型中的视觉编码器和分类头进行微调； 微调阶段，选取带有肿瘤分期分类标签的前列腺超声视频，将视频分出的剪辑经过遮掩得分网络后获得每个令牌的得分，将前10%的令牌作为额外的提示添加给令牌序列，输入预训练好的视觉编码器之后将获得的特征输入给分类头进行分类，通过交叉熵损失来更新分类头和编码器； 步骤5完成步骤3和步骤4训练后，使用基于多专家机制的前列腺癌肿瘤分期分类网络进行前列腺超声视频分期预测。

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