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龙图腾网获悉四川大学华西医院申请的专利多模态小样本数据驱动的异常检测方法、系统和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：CN119205736B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202411687552.4，技术领域涉及：G06F17/00；该发明授权多模态小样本数据驱动的异常检测方法、系统和存储介质是由李沂玥;李康;许春燕;劳琪成设计研发完成，并于2024-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本多模态小样本数据驱动的异常检测方法、系统和存储介质在说明书摘要公布了：本发明属于医学图像处理技术领域，具体涉及一种多模态小样本数据驱动的异常检测方法、系统和存储介质。本发明的系统包括：输入模块，被配置为，输入测试图像；文字描述模块，被配置为，将所述测试图像输入无异常扩散模型得到文字描述；图像定制模块，被配置为，将所述测试图像转化为系列正态分布的正常图像，得到定制图像；预测模块，被配置为，分别将所述测试图像与所述定制图像对比，将所述测试图像与所述文字描述对比，将所述测试图像与正常图像样本集对比，得到三个对比分数，将三个对比分数进行融合，得到最终预测结果。本发明能够在只应用少量正常图像样本的前提下，实现更加准确的预测性能，具有很好的应用前景。

本发明授权多模态小样本数据驱动的异常检测方法、系统和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种多模态小样本数据驱动的异常检测系统，其特征在于，包括： 输入模块，被配置为，输入测试图像和对应类别的正样本文字描述； 图像定制模块，被配置为，利用无异常扩散模型将所述测试图像转化为系列正态分布的正常图像，得到定制图像； 预测模块，被配置为，分别将所述测试图像与所述定制图像对比，将所述测试图像与所述文字描述对比，将所述测试图像与正常图像样本集对比，得到三个对比分数，将三个对比分数进行融合，得到最终预测结果； 所述无异常扩散模型是一个由θ在类别o上参数化的模型Dθxn,t,c，通过一系列正常图像-文字演示对组成的Co来约束和微调训练所述无异常扩散模型，公式如下： 其中，θ为定制的无异常扩散模型在类别o上的参数，o为类别，xn,t为输入的正常参考图像xn经过t个加噪步骤后的潜在版本，c为对正常图像xn的简短文字描述，Co为图像-文字演示对，是期望值，xn,c是正常图像和文字对，∈是添加到噪声图像中的标准高斯噪声，t为加噪时间步长。

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