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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利一种多模态提示学习的二阶少样本医学图像分类方法、系统、存储介质及设备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：CN119091197B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202411105032.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种多模态提示学习的二阶少样本医学图像分类方法、系统、存储介质及设备是由王振伟;张强;于硕;王鹏飞;赵妙云;杨胤超;苏伟健设计研发完成，并于2024-08-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多模态提示学习的二阶少样本医学图像分类方法、系统、存储介质及设备在说明书摘要公布了：本发明属于计算机视觉图像处理技术领域，提供了一种多模态提示学习的二阶少样本医学图像分类方法、系统、存储介质及设备，包括获取少样本医学图像数据，引入辅助文本输入，以进一步描述图像或概念类别，促进跨模态学习，结合两种分类头：一种是共享分类头，用于处理视觉编码器中的图像类别标记和文本编码器编码的提示表示；另一种则是通过使用具有高效矩阵幂归一化的全局协方差池化来聚合视觉标记，对来自视觉编码器的视觉标记特征分布进行分类。本发明显著提升了少样本医学图像分类的精度。

本发明授权一种多模态提示学习的二阶少样本医学图像分类方法、系统、存储介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种多模态提示学习的二阶少样本医学图像分类方法，其特征在于，步骤如下： S1，获取少样本医学图像数据用于模型训练；为每张图像引入文本输入，进一步描述图像或概念类别； S2，构建模型：模型使用CLIP作为骨干网络，包含图像编码器和文本编码器；将医学图像和类别描述分别作为视觉输入和文本输入，经过图像编码器和文本编码器的提取特征，图像编码器生成类别标记和视觉标记，文本编码器生成全局句子表示； S3，构建视觉分类器：所述的分类器包括共享分类器和全局协方差池化分类器，共享分类器是基于文本特征和视觉类令牌进行类别预测，全局协方差池化分类器是通过结合一阶和二阶统计量实现特征分布的线性分类； 所述步骤S3所述的共享分类器：共享分类器基于来自文本编码器的[EOS]令牌和来自图像编码器的类别标记进行类别预测； 所述步骤S3所述的全局协方差池化分类器：用于对视觉部分的类别预测，CLIP模型中有一个类别标记和多个视觉标记，这些视觉标记来自预训练CLIP模型分类器之前的块的输出，线性探测将类别标记或视觉标记的平均池化作为输入，生成预测；而对于全局协方差池化分类器，需要计算视觉标记的协方差池，以进行二阶统计建模；然后将二阶预测添加到由单个类别标记表示的一阶预测中，形成视觉组件的最终预测； 所述的计算视觉标记的协方差池是指将原有的平均池化操作替换成特征函数，该特征函数是通过对视觉标记的特征分布进行建模得到的，能够描绘特征的完整图像，并且通过牛顿-舒尔茨迭代对协方差池化进行标准化，得到平方根标准化的协方差矩阵； S4，在训练阶段仅更新CoOp的可学习提示和分类器的参数；在推理阶段仅预测新医学图像； S5，输出医学图像分类结果。

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