基于对比学习与自适应知识整合的放射学报告生成方法
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基于对比学习与自适应知识整合的放射学报告生成方法
申请号:
CN202511293666
申请日期:
2025-09-11
公开号:
CN120809049B
公开日期:
2025-11-28
类型:
发明专利
摘要
本发明涉及计算机视觉及图像处理技术领域,特别是涉及基于对比学习与自适应知识整合的放射学报告生成方法,包括:获取目标医学影像和放射学报告文本;将所述目标医学影像和放射学报告文本输入预设的信息整合模型中,输出医学影像与知识统一的放射学报告,其中,所述信息整合模型提取目标医学影像和放射学报告文本中的特征,并通过对比学习将所述特征对齐后进行自适应融合,输出最终特征。本发明能够实现高可靠性的全自动放射学报告生成,显著减轻放射科医生的工作负担,提升报告的标准化程度与临床应用价值。
技术关键词
图谱特征
报告生成方法
视觉特征
文本
三元组
医学知识图谱
特征提取模块
注意力
动态更新
样本
跨模态
前馈神经网络
队列机制
图像处理技术
多层感知机
生成报告
计算机视觉
编码