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龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利一种基于多特征增强的医学影像报告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：CN119623423B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202510161742.0，技术领域涉及：G06F40/16；该发明授权一种基于多特征增强的医学影像报告生成方法及系统是由句福娇;张为丽;朱绍涛设计研发完成，并于2025-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多特征增强的医学影像报告生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多特征增强的医学影像报告生成方法及系统，方法包括：采用超像素分割技术对医学影像进行分割，得到感兴趣区域；采用预训练的DenseNet对感兴趣区域进行局部特征提取，并将局部特征作为图节点来构建关系图；将关系图输入图网络GAT以学习图特征，并将图特征输入编码器；将编码器每一层得到的特征以U型连接的方式输出至对应的解码器层，解码器基于编码器中得到的图像特征和已生成文本序列特征来预测下一个词，直至所有词生成完毕，最终得到完整影像报告。通过本发明的技术方案，增强了局部病灶的识别，加强了文本特征与图像特征之间的交互，使医学图像的语义细节和特征关系得到加强，提高了生成报告的准确率。

本发明授权一种基于多特征增强的医学影像报告生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多特征增强的医学影像报告生成方法，其特征在于，包括： 采用超像素分割技术对医学影像进行分割，采用超像素分割技术SLIC，按照所述医学影像的纹理和颜色特征，将所述医学影像划分为预设数量的局部区域，以分离得到对应数量的感兴趣区域； 采用预训练的DenseNet对所述感兴趣区域进行局部特征提取，并将提取到的局部特征作为图节点来构建关系图，具体过程包括： 采用预训练的DenseNet对预设数量的所述感兴趣区域进行局部特征提取；将提取得到的每个局部特征作为一个图节点，并计算相邻的所述感兴趣区域的颜色均值差异作为每对相邻区域之间边的权值来构建关系图； 将所述关系图输入图网络GAT以学习图特征，并将所述图特征输入编码器； 将所述编码器每一层得到的特征以U型连接的方式输出至对应的解码器层，所述解码器基于所述编码器中得到的图像特征和已生成文本序列特征来预测下一个词，直至所有词生成完毕，最终得到完整影像报告，具体过程包括： 对transformer编解码器网络中各层的编码器和解码器构造U型连接，形成U-transformer编解码器； 将所述U-transformer编解码器中编码器第一层得到的图像特征输出至解码器的最后一层，依次连接输出，直至编码器最后一层得到的图像特征输出至解码器的第一层； 解码器根据所述编码器得到图像特征与已生成序列的文本特征来预测下一个词，以此类推，直至生成完整影像报告。

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