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龙图腾网获悉先进计算与关键软件(信创)海河实验室;南开大学申请的专利一种基于多任务学习的病理性近视分析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：CN121053115B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202511557062.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于多任务学习的病理性近视分析方法及系统是由吴彦林;李涛;谢学说设计研发完成，并于2025-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多任务学习的病理性近视分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及医学图像分割技术领域，具体公开了一种基于多任务学习的病理性近视分析方法及系统，方法包括：将病理性近视眼底图像输入共享特征编码器进行特征提取，得到图像嵌入向量；所述共享特征编码器基于SwinTransformer架构，通过信息熵动态调整LoRA参数的秩值；将图像嵌入向量通过分层渐进头部注意力模块进行特征增强，得到增强的图像嵌入向量；将增强的图像嵌入向量输入多任务解码头，得到分析结果。本发明能够显著提升诊断精度和计算效率，为眼科疾病的自动化诊断和个性化治疗提供强有力的技术支撑，推动智能医疗技术在临床实践中的广泛应用。

本发明授权一种基于多任务学习的病理性近视分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多任务学习的病理性近视分析方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：将病理性近视眼底图像输入共享特征编码器进行特征提取，得到图像嵌入向量；所述共享特征编码器基于SwinTransformer架构，通过信息熵动态调整LoRA参数的秩值； S2：将图像嵌入向量通过分层渐进头部注意力模块进行特征增强，得到增强的图像嵌入向量； 所述分层渐进头部注意力模块的处理过程包括： S2.1：根据图像嵌入向量得到头部形式的注意力权重矩阵； S2.2：头部形式的注意力权重矩阵通过第一级注意力机制，得到空间形式的注意力权重矩阵； 处理过程包括：对头部形式的注意力权重矩阵沿头部维度应用最大池化和平均池化，然后沿头部维度连接，再通过卷积网络生成全局病理注意力权重；全局病理注意力权重作用于所有注意力头，得到空间形式的注意力权重矩阵； S2.3：空间形式的注意力权重矩阵通过第二级注意力机制，得到增强的图像嵌入向量； 处理过程包括：空间形式的注意力权重矩阵沿空间相关维度进行最大池化和平均池化操作，然后通过连接和卷积网络生成解剖结构注意力权重；解剖结构注意力权重应用于空间形式的注意力权重矩阵，得到分层细化注意力权重；根据分层细化注意力权重和值矩阵得到增强的图像嵌入向量； S3：将增强的图像嵌入向量输入多任务解码头，得到分析结果。

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先进计算与关键软件(信创)海河实验室;南开大学，其通讯地址为：300450 天津市滨海新区塘沽高新区科技展示中心三层；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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