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龙图腾网获悉湘江实验室申请的专利基于流形对齐的模型训练方法及装置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：CN120805067B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202511254799.1，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于流形对齐的模型训练方法及装置是由刘星宝;刘志义;谢玉娟;曾伟豪;易自牧设计研发完成，并于2025-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于流形对齐的模型训练方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于流形对齐的模型训练方法及装置，属于机器学习领域，该方法包括：在训练过程中，应用视觉语言模型对胃部病理图像进行图像特征和文本特征提取，获得图像特征和文本特征；对上述特征进行特征增强，获得增强图像特征和增强文本特征；基于增强文本特征，对增强图像特征进行跨模态特征优化，获得跨模态优化图像特征；将跨模态优化图像特征和增强文本特征进行流形空间映射，获得映射图像特征和映射文本特征；基于主动空间聚焦机制，对映射图像特征和映射文本特征进行特征融合，得到图文融合特征，以此进行模型训练。应用本发明的方法，可对图像特征和文本特征进行跨模态融合，可改善模型训练效果，提高模型检测精度。

本发明授权基于流形对齐的模型训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于流形对齐的模型训练方法，其特征在于，包括： 确定训练数据集；所述训练数据集包括多个胃部病理图像以及该胃部病理图像对应的描述文本和标注标签； 基于所述训练数据集，按照预设的训练次数，对预先构建的视觉语言模型进行迭代训练；在进入当前的迭代训练周期时，应用所述视觉语言模型分别对每个所述胃部病理图像进行图像特征提取，获得每个所述胃部病理图像对应的图像特征，并分别对每个所述胃部病理图像对应的描述文本进行文本特征提取，获得每个所述胃部病理图像对应的文本特征； 对于每个所述胃部病理图像，应用所述视觉语言模型，对该胃部病理图像对应的图像特征进行特征增强，获得该胃部病理图像对应的增强图像特征，并对该胃部病理图像对应的文本特征进行特征增强，获得该胃部病理图像对应的增强文本特征； 对于每个所述胃部病理图像，基于其对应的增强文本特征，对该胃部病理图像对应的增强图像特征进行跨模态特征优化，获得该胃部病理图像对应的跨模态优化图像特征； 对于每个所述胃部病理图像，分别对该胃部病理图像对应的跨模态优化图像特征和增强文本特征进行流形空间映射，获得该胃部病理图像对应的映射图像特征和映射文本特征； 对于每个所述胃部病理图像，基于预设的主动空间聚焦机制，对该胃部病理图像对应的映射图像特征和映射文本特征进行特征融合，得到该胃部病理图像对应的图文融合特征； 基于每个所述胃部病理图像对应的图文融合特征，对所述视觉语言模型进行训练，以获得胃部病理检测模型； 其中，所述基于其对应的增强文本特征，对该胃部病理图像对应的增强图像特征进行跨模态特征优化，获得该胃部病理图像对应的跨模态优化图像特征，包括： 通过预设的相对位置判别器对该胃部病理图像对应的增强文本特征进行位置索引，获得该胃部病理图像对应的病理位置； 在该胃部病理图像对应的增强图像特征中，确定所述病理位置对应的特征区域； 对所述特征区域进行边缘感知处理，获得所述特征区域对应的边缘感知特征； 对所述特征区域进行纹理感知处理，获得所述特征区域对应的纹理感知特征； 对所述特征区域进行语义聚合处理，获得所述特征区域对应的语义聚合特征； 对所述边缘感知特征、所述纹理感知特征和所述语义聚合特征进行融合，将融合结果作为该胃部病理图像对应的跨模态优化图像特征； 其中，所述基于预设的主动空间聚焦机制，对该胃部病理图像对应的映射图像特征和映射文本特征进行特征融合，得到该胃部病理图像对应的图文融合特征，包括： 对该胃部病理图像对应的映射图像特征和映射文本特征进行特征间双向测距，获得该胃部病理图像对应的第一测地距离和第二测地距离； 基于所述第一测地距离和所述第二测地距离，确定该胃部病理图像对应的加权注意力； 基于该胃部病理图像对应的加权注意力，对该胃部病理图像对应的映射图像特征和映射文本特征进行特征融合，将融合结果作为该胃部病理图像对应的图文融合特征。

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