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龙图腾网获悉江苏开放大学(江苏城市职业学院)申请的专利基于多模态模型的计算机断层扫描图像分割的伪标签选择方法、系统、设备和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：CN119888233B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202510210509.7，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于多模态模型的计算机断层扫描图像分割的伪标签选择方法、系统、设备和介质是由金鸽;苑永起;朱颖雯;张迁;程勇;余德设计研发完成，并于2025-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态模型的计算机断层扫描图像分割的伪标签选择方法、系统、设备和介质在说明书摘要公布了：本发明公开基于多模态模型的计算机断层扫描图像分割的伪标签选择方法、系统、设备和介质，方法包括：使用Totalsegmentator标注原始CT图像数据集中未被标注的解刨器官类型，得到噪声伪标签；对人工标注的标签进行退化；将原始CT图像、人工标注标签和退化的人工标注标签组成训练集，输入BiomedCLIP的图像编码器中提取视觉特征；初始化提示词后输入到BiomedCLIP的文本编码器提取文本特征；构造联合损失函数监督并训练提示词，将噪声伪标签的类别信息叠加到训练好的提示词上，再输入到文本编码器中得到文本特征，将原始CT图像及噪声伪标签进行变换后输入到图像编码器中提取视觉特征；基于文本特征和视觉特征的相似度判断噪声伪标签质量好坏。本发明提高筛选高质量伪标签的效率。

本发明授权基于多模态模型的计算机断层扫描图像分割的伪标签选择方法、系统、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态模型的计算机断层扫描图像分割的伪标签选择方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、使用含人工标注的标签的原始CT图像数据集训练分割大模型Totalsegmentator； S2、使用训练好的分割大模型Totalsegmentator对原始CT图像数据集中未被标注的解刨器官类型进行标注，分割大模型Totalsegmentator标注的标签为噪声伪标签； S3、对人工标注的标签进行退化，得到退化的人工标注标签； S4、准备好预训练的多模态模型BiomedCLIP，所述多模态模型BiomedCLIP包含图像编码器和文本编码器，将原始CT图像、人工标注的标签和退化的人工标注标签组成训练数据集，对训练数据集进行变换后输入多模态模型BiomedCLIP的图像编码器中提取视觉特征； S5、构造可学习的提示词，初始化提示词后输入到多模态模型BiomedCLIP的文本编码器提取文本特征； S6、利用视觉特征和文本特征构造一个联合损失函数，监督并训练可学习的提示词，训练目标为最小化联合损失；训练完成后，冻结提示词参数和多模态模型BiomedCLIP的参数； S7、将分割大模型Totalsegmentator生成的噪声伪标签的类别信息叠加到训练好的提示词上，再输入到多模态模型BiomedCLIP中的文本编码器中，得到文本特征，将原始CT图像及其对应的噪声伪标签进行变换后输入到多模态模型BiomedCLIP的图像编码器中提取视觉特征； S8、计算S7得到的文本特征和视觉特征之间的相似度，基于文本特征和视觉特征的相似度判断噪声伪标签质量的好坏。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人江苏开放大学(江苏城市职业学院)，其通讯地址为：210036 江苏省南京市鼓楼区江东北路399号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。