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龍圖騰網(wǎng)獲悉鵬城實(shí)驗(yàn)室申請的專利利用自然語言模型自動生成結(jié)構(gòu)化報(bào)告的方法及相關(guān)設(shè)備獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN115631825B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-08發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202211078506.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G16H15/00；該發(fā)明授權(quán)利用自然語言模型自動生成結(jié)構(gòu)化報(bào)告的方法及相關(guān)設(shè)備是由陳杰;田永鴻;高文;王中岐;王林設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-09-05向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本利用自然語言模型自動生成結(jié)構(gòu)化報(bào)告的方法及相關(guān)設(shè)備在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了利用自然語言模型自動生成結(jié)構(gòu)化報(bào)告的方法及相關(guān)設(shè)備，所述方法包括：獲取輸入的樣本圖像，圖像診斷網(wǎng)絡(luò)根據(jù)樣本圖像生成隱藏狀態(tài)序列和分類標(biāo)識序列，并得到結(jié)構(gòu)是否異常的預(yù)測結(jié)果；若所述預(yù)測結(jié)果為無結(jié)構(gòu)異常，獲取所述樣本圖像中的無異常樣本圖像，完整報(bào)告生成網(wǎng)絡(luò)根據(jù)所述無異常樣本圖像生成無異常圖像的醫(yī)學(xué)圖像報(bào)告；若所述預(yù)測結(jié)果為存在結(jié)構(gòu)異常，獲取所述樣本圖像中的有異常樣本圖像，任務(wù)感知報(bào)告生成網(wǎng)絡(luò)根據(jù)所述有異常樣本圖像生成有異常圖像的醫(yī)學(xué)圖像報(bào)告。本發(fā)明根據(jù)樣本圖像是否有異常分別進(jìn)行醫(yī)學(xué)圖像報(bào)告的生成，通過對不同結(jié)構(gòu)分別生成報(bào)告的方式，保證生成報(bào)告診斷的準(zhǔn)確性，從而大大降低了醫(yī)生的工作量。

本發(fā)明授權(quán)利用自然語言模型自動生成結(jié)構(gòu)化報(bào)告的方法及相關(guān)設(shè)備在權(quán)利要求書中公布了：1.一種利用自然語言模型自動生成結(jié)構(gòu)化報(bào)告的方法，其特征在于，所述利用自然語言模型自動生成結(jié)構(gòu)化報(bào)告的方法包括： 預(yù)先訓(xùn)練完整報(bào)告生成網(wǎng)絡(luò)和任務(wù)感知報(bào)告生成網(wǎng)絡(luò)； 所述預(yù)先訓(xùn)練完整報(bào)告生成網(wǎng)絡(luò)和任務(wù)感知報(bào)告生成網(wǎng)絡(luò)，具體包括： 先利用無異常樣本集合對完整報(bào)告生成網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練； 當(dāng)完整報(bào)告生成網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練完成后，再利用有異常樣本集合對任務(wù)感知報(bào)告生成網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練； 在訓(xùn)練所述完整報(bào)告生成網(wǎng)絡(luò)和所述任務(wù)感知報(bào)告生成網(wǎng)絡(luò)時(shí)，引入自動平衡掩碼損失函數(shù)； 平衡不同結(jié)構(gòu)中參與訓(xùn)練的異常樣本和正常樣本的數(shù)量，在訓(xùn)練時(shí)對第i個(gè)區(qū)域正常樣本以一定概率值進(jìn)行丟棄，概率值為： ； 其中，和分別代表第i個(gè)區(qū)域的異常樣本和正常樣本的數(shù)量，α是設(shè)定的超參，用于調(diào)節(jié)實(shí)際參與訓(xùn)練的正常樣本和異常樣本之間的比例； 所述自動平衡掩碼損失函數(shù)的計(jì)算過程如下： ； ； 其中，表示自動平衡掩碼損失函數(shù)，表示基線模型的損失函數(shù)，的作用是保留所有的異常樣本，表示對概率值使用Rand函數(shù)； 如果樣本是異常樣本，則對應(yīng)的損失直接計(jì)入總損失； 如果樣本是正常樣本，則以概率值進(jìn)行丟棄； 獲取輸入的樣本圖像，基于圖像診斷網(wǎng)絡(luò)根據(jù)所述樣本圖像生成隱藏狀態(tài)序列和分類標(biāo)識序列，并根據(jù)所述隱藏狀態(tài)序列和所述分類標(biāo)識序列得到結(jié)構(gòu)是否異常的預(yù)測結(jié)果； 若所述預(yù)測結(jié)果為無結(jié)構(gòu)異常，獲取所述樣本圖像中的無異常樣本圖像，基于完整報(bào)告生成網(wǎng)絡(luò)根據(jù)所述無異常樣本圖像生成無異常圖像的醫(yī)學(xué)圖像報(bào)告； 若所述預(yù)測結(jié)果為存在結(jié)構(gòu)異常，獲取所述樣本圖像中的有異常樣本圖像，基于任務(wù)感知報(bào)告生成網(wǎng)絡(luò)根據(jù)所述有異常樣本圖像生成有異常圖像的醫(yī)學(xué)圖像報(bào)告。

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