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龙图腾网获悉南昌航空大学申请的专利一种生成式胸部X射线图像广义零样本识别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：CN120563971B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202511063425.1，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种生成式胸部X射线图像广义零样本识别方法及系统是由张峰玮;邱豪驿;张博宇;张桂梅设计研发完成，并于2025-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种生成式胸部X射线图像广义零样本识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种生成式胸部X射线图像广义零样本识别方法及系统，涉及医学图像自动识别技术领域，包括病理区域局部增强模块和扩散生成模块，步骤包括：获取多个类别的胸部X射线图像数据集并进行预处理工作，按照比例将数据划分为训练集、验证集与测试集；构建局部增强的生成式胸部X射线图像广义零样本识别模型，基于划分的训练集进行模型训练，计算损失函数，使用Adam优化器更新参数，并在训练过程中保存模型最优时的参数，进而用训练好的模型对测试集数据进行测试。因此，采用上述一种生成式胸部X射线图像广义零样本识别方法和系统能有效提高胸部X射线图像的病灶自动识别精度，辅助医生更快地做出决策，有助于早期发现和干预胸部疾病。

本发明授权一种生成式胸部X射线图像广义零样本识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种生成式胸部X射线图像广义零样本识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取多个类别的胸部X射线图像数据集并进行预处理工作，按照比例将数据集划分为训练集、验证集与测试集； S2、构建局部增强的生成式胸部X射线图像广义零样本识别模型，识别模型包括病理区域局部增强模块和扩散生成模块，其中扩散生成模块包括前向扩散过程和反向去噪过程； 病理区域局部增强模块包括利用自注意力机制实现病理区域视觉特征之间的相互学习，得到全局交互特征；利用标签对应的病理报告生成查询向量，对相应区域的全局交互特征进行视觉增强；将含有语义信息的病理报告与视觉图像进行跨模态特征融合，进而得到各标签对应增强后的视觉特征，实现病理区域的增强； 扩散生成模块的反向去噪过程采用双判别器协同训练，并通过知识蒸馏损失促进双判别器的相互学习；其中，双判别器包括对抗判别器和扩散判别器； S3、基于划分的训练集对生成式胸部X射线图像广义零样本识别模型进行训练，计算生成式胸部X射线图像广义零样本识别模型的损失函数，使用Adam优化器更新参数，并在训练过程中保存模型最优时的参数； S4、使用训练好的生成式胸部X射线图像广义零样本识别模型对测试集数据进行测试。

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