湖南科技大学黄文体获国家专利权
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龙图腾网获悉湖南科技大学申请的专利一种自适应医疗视觉问答方法、设备及介质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：CN120973965B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511499853.9，技术领域涉及：G06F16/532；该发明授权一种自适应医疗视觉问答方法、设备及介质是由黄文体;何雨;陈嘉懿设计研发完成，并于2025-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种自适应医疗视觉问答方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能与医疗信息处理技术领域，具体公开了一种自适应医疗视觉问答方法、设备及介质，本发明方法通过图到链医疗推理模块实现知识驱动推理，结合医学知识增强混合模块优化多模态对齐，并通过低秩适应高效微调模型参数，最终生成可解释的医疗答案，本实施例方法解决了现有医疗视觉问答系统中因医学知识复杂性导致的推理幻觉、数据稀缺性引发的模态对齐困难问题，显著提升医疗视觉问答系统的可解释性、推理准确性和临床实用性。
本发明授权一种自适应医疗视觉问答方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种自适应医疗视觉问答方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S100：通过图到链医疗推理模块从医学图像中提取核心实体并生成知识链提示； 步骤S200：通过医学知识增强混合模块融合医学图像与文本特征，生成语义增强的混合图像； 步骤S300：基于增强后的数据集训练多模态大型语言模型，通过联合损失函数优化模型参数，得到医疗视觉问答模型； 步骤S400：将医学图像与问题文本输入医疗视觉问答模型，输出答案及对应的视觉解释； 在步骤S200中，生成语义增强的混合图像，包括如下步骤： 步骤S201：将医学图像和划分为个非重叠的图像块，提取视觉特征和，其中； 步骤S202：计算各个图像块与文本特征的语义相关性得分，表达式如下： ； 其中，和表示语义相关性得分，为文本嵌入，表示拼接操作，为多层感知机； 步骤S203：根据语义相关性得分裁剪医学图像的高相关性区域并替换医学图像的低相关性区域，生成混合图像。
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