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龙图腾网获悉华中科技大学同济医学院附属协和医院;香港科技大学申请的专利一种面向超声影像的渐进式图文匹配对比学习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：CN121211032B 。

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：202511787126.2，技术领域涉及：G06F18/22；该发明授权一种面向超声影像的渐进式图文匹配对比学习方法是由张丽;陈浩;朱业;王红梅设计研发完成，并于2025-12-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向超声影像的渐进式图文匹配对比学习方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种面向超声影像的渐进式图文匹配对比学习方法，涉及超声图像处理技术领域，包括：构建多模态训练数据集，按临床重要性权重对候选图像集排序；设定多阶段训练，候选集大小随训练递增；对每份报告，从激活候选集中选择综合得分最高的图像作为正样本；挖掘困难负样本；根据匹配质量动态调整正负样本权重；构建双向对比学习损失，融入临床重要性权重和动态样本权重；通过反向传播更新编码器参数。本发明利用超声标准扫查序列的优先级知识和自适应样本平衡机制，实现高效的跨模态语义对齐，提升匹配精度和训练效率。

本发明授权一种面向超声影像的渐进式图文匹配对比学习方法在权利要求书中公布了：1.一种面向超声影像的渐进式图文匹配对比学习方法，其特征在于，包括： S1、构建多模态训练数据集，包含患者超声检查数据，每个患者对应多张超声图像和至少一份超声诊断报告；以报告为训练样本单元，该报告所属患者的所有图像构成该报告的候选图像集； S2、识别候选图像集中每张图像的切面类型，根据预设的超声切面临床重要性映射表为每张图像分配临床重要性权重，根据临床重要性权重对候选图像集进行降序排序； S3、设定训练过程的多个阶段，各阶段的候选集大小限制值随训练进展递增；在当前训练阶段，从排序后的候选图像集中选择临床重要性权重排名前的图像，构建当前阶段的激活候选集； S4、对当前训练批次中的每份报告，采用视觉编码器和文本编码器分别对其对应的激活候选集中的图像和该报告进行特征编码，计算图像与报告之间的跨模态相似度，结合图像的临床重要性权重，从激活候选集中选择综合得分最高的图像作为该报告的最优匹配图像，将最优匹配图像作为正样本； S5、对当前训练批次中的每份报告，在其对应的激活候选集中排除正样本，计算剩余图像与报告的跨模态相似度作为困难度评分，按困难度评分选择预设数量的图像作为负样本； S6、基于当前训练批次的匹配质量动态调整正样本权重和负样本权重； S7、构建双向对比学习损失，在图像到文本方向上将正样本与批次内所有报告进行对比，在文本到图像方向上将报告与正样本及负样本进行对比，采用动态调整的正样本权重和负样本权重进行加权，并融入临床重要性权重； S8、基于双向对比学习损失通过反向传播更新视觉编码器和文本编码器的参数； S9、按照设定的训练轮次和阶段划分，重复执行步骤S3至S8，在不同训练阶段更新激活候选集的大小，完成模型训练。

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华中科技大学同济医学院附属协和医院;香港科技大学，其通讯地址为：430022 湖北省武汉市解放大道1277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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