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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种医学视觉问答的实现方法、装置及存储介质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：CN116450788B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202310304810.5，技术领域涉及：G06F16/583；该发明授权一种医学视觉问答的实现方法、装置及存储介质是由韦政松;顾正晖;邓晓燕设计研发完成，并于2023-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种医学视觉问答的实现方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种医学视觉问答的实现方法、装置及存储介质，其中方法包括：获取输入信息，将输入信息输入训练后的医学视觉问答模型，输出回答信息；其中，医学视觉问答模型通过以下方式获得：获取医学图像‑问答文本对；获取图像编码特征向量Fv；获取文本编码特征向量Fq；将图像编码特征向量Fv和文本编码特征向量Fq进行向量拼接，获得图像‑文本编码特征向量Fc，获得带注意力增强表示的图像‑文本融合特征向量Fcm；获取预测答案以及不确定性估计结果；对模型进行训练，获得带不确定估计的医学视觉问答模型。本发明在医学问答模型中加入贝叶斯不确定性估计方法，以估计模型自身输出结果的不确定性，获得更可靠的答案，可广泛应用于生物医学领域。

本发明授权一种医学视觉问答的实现方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种医学视觉问答的实现方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取输入信息，将输入信息输入训练后的医学视觉问答模型，输出带不确定估计的回答信息； 其中，所述医学视觉问答模型通过以下方式获得： 获取医学图像-问答文本对，根据医学图像-问答文本对获取训练集； 搭建图像编码器，对图像数据进行编码，获得图像编码特征向量Fv； 搭建文本编码器，对文本数据进行编码，获得文本编码特征向量Fq； 搭建跨模态自注意力模块，将图像编码特征向量Fv和文本编码特征向量Fq进行向量拼接，获得图像-文本编码特征向量Fc，并传递给跨模态自注意力模块，最终获得带注意力增强表示的图像-文本融合特征向量Fcm； 搭建贝叶斯分类器，将图像-文本融合特征向量Fcm传递给贝叶斯分类器，输出预测答案以及不确定性估计结果； 根据图像编码器、文本编码器、跨模态自注意力模块和贝叶斯分类器搭建医学视觉问答模型，采用训练集对模型进行训练，最终获得带不确定估计的医学视觉问答模型； 所述图像编码器包括3个子编码器，不同子编码器之间作用不相同，最终将编码结果拼接获得最终的图像编码向量Fv； 其中，所述3个子编码器分别是降噪自编码器、启发元学习编码器和基于对比学习的预训练编码器，分别作用于图像降噪、降低样本需求以及获得更具泛化的图像表示； 所述文本编码器为基于对比学习的预训练编码器。

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