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龙图腾网获悉山东建筑大学申请的专利一种用于医学影像分割的医学大模型知识蒸馏方法及系统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：CN121392536B 。

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：202511946723.5，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种用于医学影像分割的医学大模型知识蒸馏方法及系统是由袭肖明;陈露;秦者云;郭浩;宋静琦;吴滨阳;王永;张光;乔立山;宋景琦;曲爱喜;尹义龙设计研发完成，并于2025-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于医学影像分割的医学大模型知识蒸馏方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种用于医学影像分割的医学大模型知识蒸馏方法及系统，属于人工智能与医学影像分析技术领域；包括：基于获取的训练数据分别构建教师模型和学生模型；利用教师模型对医学影像进行特征提取，生成全局语义嵌入向量和局部嵌入向量，通过语义接地机制计算两种向量之间的语义距离并构建质量评分函数，生成用于引导学生模型学习的质量评分；构建联合目标函数对教师模型和学生模型进行基于分阶段优化策略的蒸馏训练；训练完成后仅保留学生模型用来进行图像分割。本发明能够实现教师大模型语义知识在轻量模型置信空间中的可靠迁移，从而提升对医学影像的分割性能、泛化能力和临床可解释性。

本发明授权一种用于医学影像分割的医学大模型知识蒸馏方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于医学影像分割的医学大模型知识蒸馏方法，其特征在于，包括： 获取包含医学影像及对应分割标注的训练数据，进行预处理；基于预处理后的训练数据分别构建教师模型和学生模型； 利用所述教师模型对医学影像进行特征提取，以生成全局语义嵌入向量；同时，将所述医学影像中不同像素点对应的局部特征映射为局部嵌入向量；通过语义接地机制计算所述全局语义嵌入向量与局部嵌入向量之间的语义距离，根据所得语义距离构建所述教师模型的质量评分函数，并生成用于引导所述学生模型学习的质量评分； 构建包含边分割监督损失、结构蒸馏损失和边际标定损失在内的联合目标函数对所述教师模型和学生模型进行基于分阶段优化策略的蒸馏训练；训练完成后仅保留所述学生模型，用于对待处理的医学影像进行图像分割并输出经置信度校准的分割概率图； 所述分阶段优化策略，包括：在第一阶段，仅优化分割监督损失和结构蒸馏损失，使学生模型快速建立基础分割结构；在第二阶段，引入边际标定损失，并线性提升所述边际标定损失的权重，实现从结构对齐到置信度校准的平滑过渡；在第三阶段，在完整损失框架下进行联合微调，使所述学生模型在分割精度、置信度标定和教师语义一致性上同时收敛。

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山东建筑大学，其通讯地址为：250000 山东省济南市历城区临港开发区凤鸣路1000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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