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龙图腾网获悉上海市第十人民医院;同济大学申请的专利一种基于多模态大模型提示学习机制的前列腺癌诊断方法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：CN120954689B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202511483841.7，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权一种基于多模态大模型提示学习机制的前列腺癌诊断方法是由向莉华;倪张凯;朱俊泽设计研发完成，并于2025-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态大模型提示学习机制的前列腺癌诊断方法在说明书摘要公布了：本发明属于表征学习领域，具体涉及一种基于多模态大模型提示学习机制的前列腺癌诊断方法。包括以下步骤：步骤1数据预处理；步骤2计算关键帧和相似度，压缩无关剪辑；步骤3文本和图像对齐训练；步骤4测试阶段；本发明提出了一个基于相似度的筛选机制，在大模型的分割下，初步筛选粗粒度标签下的超声视频，在时序上重点关注病灶区域；同时提出了一个基于大模型的前处理机制，在数据端压缩了前列腺超声影像扫描中存在大量无关信息对模型的影响，从而提高模型诊断效果。

本发明授权一种基于多模态大模型提示学习机制的前列腺癌诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态大模型提示学习机制的前列腺癌诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1 数据预处理； 输入前列腺癌症超声影像视频，对视频进行滑动窗口采样，获得多个等长的剪辑Clip，将视频剪辑输入预训练的MedSAM2分割模型，获得含有感兴趣区域的分割图像； 步骤2 计算关键帧和相似度，压缩无关剪辑； 通过对整个视频的分割结果的解析，用聚类的方法选择出n类，每一类的中心帧选择为本类的关键帧，针对几帧的病灶大小排序选择唯一关键帧；再计算每一帧和关键帧之间的相似度；针对全部无分割内容的帧或者全部帧相似度低于阈值的剪辑，执行丢弃；筛选过后的视频剪辑和原超声视频的类别标签构成多对剪辑和文本对； 步骤3 文本和图像对齐训练； 对于步骤2获得的剪辑和文本对，针对剪辑先通过二维卷积和线性层生成帧令牌；经过预训练的视觉编码器之后作为视觉特征；在文本方面经过文本编码器之后作为文本特征，最后计算相似度；利用余弦距离降低同一对剪辑和文本之间距离，增大不同对剪辑和文本之间的距离； 步骤4 测试阶段； 通过预训练获得的视觉编码器和文本编码器；在测试时将前列腺癌的三个标签的文本Noca无癌症，T1期癌症，T2期癌症都做文本编码获得文本特征，将视频切分成多个剪辑Clip，经过视觉编码器之后把每个剪辑的视觉特征和三个标签文本的文本特征计算余弦相似度，相似度最大的作为该剪辑最后的分类结果；通过一个视频所有剪辑的分类结果得到该视频最后的分类结果。

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上海市第十人民医院;同济大学，其通讯地址为：200072 上海市静安区延长中路301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”。

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