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龙图腾网获悉上海人工智能创新中心;上海交通大学申请的专利一种医学知识增强的图文预训练系统及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：CN115858817B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202211690422.7，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权一种医学知识增强的图文预训练系统及方法是由王延峰;吴超逸;张小嫚;谢伟迪;张娅设计研发完成，并于2022-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种医学知识增强的图文预训练系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及医学人工智能技术领域，具体公开了一种医学知识增强的图文预训练系统及方法，所述系统包括：数据获取模块，用于获取一辆数据中的文本‑图像数据对；三元组化理模块；用于对于数据获取模块的医学文本进行三元组化的预处理，其中三元组包含三个部分：实体名称、实体位置、实体存在与否；多模态融合训练模块，用于对图像进行编码并结合实体描述内容，通过融入编码器。本发明利用医学实体过滤技术重构出的实体层面的全新医疗预训练范式；利用医学描述编码的医学图文预训练的知识融合技术；利用transformer结构实现的预训练系统中较好的病灶定位功能。

本发明授权一种医学知识增强的图文预训练系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种医学知识增强的图文预训练系统，其特征在于，所述系统包括： 数据获取模块，用于获取医疗数据中的文本-图像数据对； 三元组化处理模块;用于对于数据获取模块的医学文本进行三元组化的预处理，其中三元组包含三个部分：实体名称、实体位置、实体存在与否； 多模态融合训练模块，用于对图像进行编码并结合实体描述内容，通过融入编码器； 基于医学知识增强的图文预训练系统的图文预训练方法，所述方法包括： 步骤S1获取医疗数据中的文本-图像数据对； 步骤S2对于医学文本进行三元组化的预处理，得到编码三元组； 步骤S3对医疗数据中的图像进行编码处理，并结合编码三元组进行预测判断，同时结合编码三元组对输出结果进行监督，完成训练； 所述步骤S2详细内容如下： 步骤S2.1,基于医学文本实体抽取方法,对所述数据对进行处理，获得能够概括文本内容的实体三元组集合； 步骤S2.2对于三元组中的实体名称，利用额外的医学知识库，将实体名称进一步转化为医学高度专业的医学描述语句； 步骤S2.3对于三元组中的实体位置，利用一个文本模板，将位置单词实体转为位置语句； 步骤S2.4对三元组进行了如上转换后，利用医学文本编码器，对医学描述语句以及位置语句进行编码，并将三元组中的实体存在与否转化为的数字信息，从而获得编码后的编码三元组； 步骤S2.5综合文本数据中出现的所有编码三元组，整理出最常出现的实体描述语句，其中包含个医学描述语句，这些编码描述整合构成了一个实体描述查询集合； 步骤S2.6综合文本数据中出现的所有编码三元组，整理出最常出现的实体位置语句，其中包含个位置语句，这些编码位置整合构成了一个位置候选集合； 所述步骤S3中单独考虑一个特定的文本-图像对，用字母代指特定的一张图像，用代指与对应的文本对，并依据步骤S2将等价为一系列编码三元组，每个三元组中包含：实体描述编码、实体位置编码、实体存在编码，对应的所述步骤S3详细步骤如下; 步骤S3.1利用一个图像编码器对图像进行编码：，为图像编码特征，代表图像编码器; 步骤S3.2将图像编码特征和实体描述查询集合输入一个基于Transformer结构的快模态融合编码器，融合编码器包含四层互注意力交互层，所述融合编码器的输出分别经过一个位置预测层和一个存在判断层，得到两个输出，即位置预测和存在预测，代表了预训练系统对于实体描述查询集合中各个实体的响应; 步骤S3.3利用各个互注意力交互层中的互注意力权重平均可以获得一个分割预测，该分割预测与原图像登高等宽，代表系统对于病灶在原图何处的置信程度； 步骤S3.4需要利用对应的编码三元组对输出以及进行监督; 步骤S3.5结合深度学习梯度下降算法完成预训练模型的训练； 所述步骤S3.3中对于对应的编码三元组对输出以及进行监督的详细内容如下； 对于存在预测利用二元交叉熵进行监督，即,对于位置预测利用对比损失进行监督，正样本由对应的三元组提供，负样本从位置候选集合中随机抽取，即；最终的损失由上述两个损失加权平均获得，即，和为两个超参数。

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