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龙图腾网获悉浙江飞图影像科技有限公司申请的专利基于自然语言处理技术的医学影像分割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：CN118429369B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202410762178.3，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权基于自然语言处理技术的医学影像分割方法及系统是由胡利荣;伍华樑;张跃华;尤堃设计研发完成，并于2024-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自然语言处理技术的医学影像分割方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于自然语言处理技术的医学影像分割方法及系统，其通过获取医学影像和医学影像的自然语言描述，并采用基于深度学习神经网路的图像、文本处理分析算法来进行所述医学影像的分析和所述医学影像的自然语言描述的处理，以此来根据医学影像自然语言引导下的图像像素特征信息来智能地得到医学影像分割结果。通过该方法，可以更好地理解影像中的解剖结构和病变情况，同时能够处理医学影像的复杂纹理和模糊边界，使得分割结果更加符合医学专家的预期，从而提高了分割的准确性和效率。

本发明授权基于自然语言处理技术的医学影像分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于自然语言处理技术的医学影像分割方法，其特征在于，包括：获取医学影像和医学影像的自然语言描述； 对所述医学影像的自然语言描述进行分词处理后进行基于词粒度的语义编码以得到医学影像自然语义描述词粒度语义编码特征向量的序列；对所述医学影像进行医学影像特征提取以得到医学影像特征图； 将所述医学影像特征图通过基于焦点区域图的主体特征分布映射网络以得到前景显著化医学影像特征图； 对所述前景显著化医学影像特征图进行逐像素位置特征散化以得到前景显著化医学影像像素级特征向量的集合； 使用跨模态学习模块对所述前景显著化医学影像像素级特征向量的集合和所述医学影像自然语义描述词粒度语义编码特征向量的序列进行跨模态学习强化以得到语义引导强化医学影像像素级特征向量的集合，包括：计算所述前景显著化医学影像像素级特征向量的集合中的每个前景显著化医学影像像素级特征向量与所述医学影像自然语义描述词粒度语义编码特征向量的序列中所有医学影像自然语义描述词粒度语义编码特征向量之间的相似度以得到医学影像像素-语义相似度行向量的集合；计算所述医学影像像素-语义相似度行向量的集合中的各个医学影像像素-语义相似度行向量的类支持权重向量以得到医学影像像素-语义相似度类支持权重向量的集合；分别以所述医学影像像素-语义相似度类支持权重向量的集合中的各个医学影像像素-语义相似度类支持权重向量作为权重向量，计算所述医学影像自然语义描述词粒度语义编码特征向量的序列的加权和以得到所述语义引导强化医学影像像素级特征向量的集合； 将所述语义引导强化医学影像像素级特征向量的集合进行特征聚合以得到强化医学影像特征图作为强化医学影像特征； 基于所述强化医学影像特征，得到医学影像分割结果。

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