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龙图腾网获悉中国人民解放军总医院申请的专利一种用于医疗领域的图像预训练模型的训练方法和装置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：CN120851112B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202510957516.3，技术领域涉及：G06N3/084；该发明授权一种用于医疗领域的图像预训练模型的训练方法和装置是由庄严;何昆仑;张军雁设计研发完成，并于2025-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于医疗领域的图像预训练模型的训练方法和装置在说明书摘要公布了：本发明实施例涉及一种用于医疗领域的图像预训练模型的训练方法和装置，所述方法包括：选择一类视觉预训练模型作为图像预训练模型；设置波形图种类集、波形‑疾病种类集、影像图种类集和解剖结构种类集；选择四类下游任务头模型与图像预训练模型对接得到五类训练框架；通过大数据采集方式根据波形图种类集和波形‑疾病种类集构建第一数据集、根据影像图种类集和解剖结构种类集构建第二数据集；按逐步递进的训练方式，根据两个数据集和五类训练框架进行五步训练；并在第五步训练结束时确认图像预训练模型在医疗领域的特定领域优化训练结束。通过本发明可以降低图像预训练模型的训练难度、提高训练效率。

本发明授权一种用于医疗领域的图像预训练模型的训练方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种用于医疗领域的图像预训练模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 选择一类能同时支持2D3D图像特征编码的视觉预训练模型作为图像预训练模型； 将医疗领域的2D波形图和3D影像图作为所述视觉预训练模型支持的2D和3D图像；并为所述2D波形图配置对应的图像类型集合记为对应的波形图种类集；并为所述波形图种类集中的各类波形图设置对应的诊断疾病种类集合记为对应的第一疾病种类集，并由得到的所有所述第一疾病种类集组成对应的波形-疾病种类集；并为所述3D影像图配置对应的图像类型集合和解剖结构类型集合记为对应的影像图种类集和解剖结构种类集； 选择四类下游任务头模型按分别对接以及集体对接方式与所述图像预训练模型对接得到对应的五类训练框架；所述四类下游任务头包括波形分类任务头、波形疾病预测任务头、影像目标检测任务头和影像语义分割任务头；所述五类训练框架包括第一、第二、第三、第四和第五训练框架； 通过大数据采集方式根据所述波形图种类集和所述波形-疾病种类集构建第一数据集；并通过大数据采集方式根据所述影像图种类集和所述解剖结构种类集构建第二数据集； 按逐步递进的训练方式，根据两个数据集和所述五类训练框架进行五步训练；并在第五步训练结束时，确认所述图像预训练模型在医疗领域的特定领域优化训练结束； 其中，所述根据两个数据集和所述五类训练框架进行五步训练，具体包括： 根据所述第一数据集和第一训练框架进行第一步训练； 第一步训练结束后，对所述波形分类任务头的模型参数进行固化；并根据所述第一数据集和第二训练框架进行第二步训练； 第二步训练结束后，对所述波形疾病预测任务头的模型参数进行固化；并根据所述第二数据集和第三训练框架进行第三步训练； 第三步训练结束后，对所述影像目标检测任务头的模型参数进行固化；并根据所述第二数据集和第四训练框架进行第四步训练； 第四步训练结束后，对所述影像语义分割任务头的模型参数进行固化；并根据第一、第二数据集和第五训练框架进行第五步训练。

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