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龙图腾网获悉中南林业科技大学申请的专利一种基于状态空间模型的医学图像描述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：CN119580920B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202411622518.9，技术领域涉及：G16H15/00；该发明授权一种基于状态空间模型的医学图像描述方法是由谭云;张夺;秦姣华;向旭宇设计研发完成，并于2024-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于状态空间模型的医学图像描述方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于状态空间模型的医学图像描述方法，包括：获取目标图像和文本报告；将所述目标图像输入至图像编码模型，获取全局信息，其中，所述图像编码模型包括：自注意曼巴块和归一化层；将所述文本报告和全局信息输入至文本编码模型，获取文本单词概率，其中，所述文本编码模型包括：自注意力层、归一化层、交叉曼巴块和全连接层；基于所述文本单词概率，获取图像描述。本发明的自注意曼巴块通过全局信息建模来提取目标图像中异常区域的特征，交叉曼巴块通过优化医学图像与放射学报告之间的跨模态交互能力，增强了两者的一致性，损失函数利用其稀疏性，缓解了正负样本不平衡的问题。

本发明授权一种基于状态空间模型的医学图像描述方法在权利要求书中公布了：1.一种基于状态空间模型的医学图像描述方法，其特征在于，包括： 获取目标图像和文本报告； 将所述目标图像输入至图像编码模型，获取全局信息，其中，所述图像编码模型包括：自注意曼巴块和归一化层； 将所述目标图像输入至图像编码模型前还包括： 将所述目标图像投影到特征空间，获取特征向量； 将所述特征向量沿空间维度进行排列，获取目标特征； 所述自注意曼巴块包括：第一曼巴块、第二曼巴块和全连接层； 所述第一曼巴块，用于提取目标特征的空间关系； 所述第二曼巴块，用于处理所述目标特征的平方； 所述全连接层，用于将处理后的特征进行融合； 将所述文本报告和全局信息输入至文本编码模型，获取文本单词概率，其中，所述文本编码模型包括：自注意力层、归一化层、交叉曼巴块和全连接层； 将所述文本报告和全局信息输入至文本编码模型，获取所述文本单词概率包括： 对所述文本报告进行编码，获取文本源序列； 将所述文本源序列输入至所述自注意力层，获取文本报告隐藏序列； 利用所述交叉曼巴块，将所述文本报告隐藏序列和全局信息进行融合，获取融合特征； 将所述融合特征进行映射，获取所述文本单词概率； 所述交叉曼巴块包括：自注意曼巴块、扁平化层和注意力模块； 所述自注意曼巴块，用于对图像的隐藏序列进行全局的信息建模； 所述扁平化层，用于对所述文本报告隐藏序列进行降维处理； 所述注意力模块，用于图像和文本报告的隐藏序列的跨模态信息融合和交互； 利用所述交叉曼巴块，将所述文本报告隐藏序列和全局信息进行融合，获取融合特征包括： 利用自注意曼巴块对所述全局信息进行处理，获取图像特征； 利用扁平化层将所述文本报告隐藏序列进行降维处理，获取一维文本特征； 将所述图像特征和一维文本特征进行合并，合并后的特征作为所述注意力模块的键和值，与文本源序列进行交叉注意力处理，获取所述融合特征；基于所述文本单词概率，获取图像描述。

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