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龙图腾网恭喜浙江大学申请的专利一种基于多任务建模的医学视觉问答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：CN119202334B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202411711397.5，技术领域涉及：G06F16/9032；该发明授权一种基于多任务建模的医学视觉问答方法及系统是由王宏伟;孙海月;商春楠设计研发完成，并于2024-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多任务建模的医学视觉问答方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多任务建模的医学视觉问答方法及系统，方法包括对待分析的医学图像采用视觉编码器进行特征抽取，得到图像特征，将初步问题指令与历史问答数据输入对话大模型生成问题指令，经文本编码器得到文本特征；将所得到的文本特征和图像特征进行特征融合，经过自注意力图像重要性加权处理及图文对齐，得到图文融合表征；再输入多目标输出投影层，进行多任务预测，输出包括问题回答、图像类别、重要区域掩码，将问题回答、图像类别输入对话大模型，结合对话上下文和多轮互动数据，结合重要区域掩码最终生成具有详细说明的诊断意见。本发明提升了交互体验以及问答系统的性能，有助于在多模态复杂信息中进行更为精确的医学诊断。

本发明授权一种基于多任务建模的医学视觉问答方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多任务建模的医学视觉问答方法，其特征在于，包括：步骤s1：加载用户的历史问答数据，同时获取当前用户待分析的医学图像以及初步问题指令；步骤s2：对所述待分析的医学图像与初步问题指令进行特征抽取，是将所述医学图像采用视觉编码器进行特征抽取，得到图像特征，将所述历史问答数据与所述初步问题指令一同输入对话大模型进行语义分析，识别并输出适用于图像分析的问题指令，经过文本编码器进行问题特征抽取，得到文本特征；步骤s3：将所得到的文本特征和图像特征经过自注意力图像重要性加权处理，突出与问题指令相关性更强的图像区域，得到加权图像特征，再进行图文对齐后，得到图文融合表征；步骤s4：将获取的图文融合表征输入多目标输出投影层，进行多任务预测，预测输出包括问题回答、图像类别、重要区域掩码，将问题回答、图像类别输入对话大模型，结合对话上下文和多轮互动数据，结合重要区域掩码最终生成具有详细说明的诊断意见；所述多目标输出投影层包括回答预测模型、图像类别预测模型以及重要区别预测器；回答预测模型用于生成与用户问题相关的答案类别，由多层全连接层组成，通过对输入特征进行逐层投影，最终输出为答案类别的概率分布向量；图像类别预测模型的任务是对医学图像的解剖部位进行分类，由多层全连接层构成，最终输出图像类别的概率分布向量；重要区域预测器用于定位医学图像中与诊断相关的关键区域，采用解码器网络结构，由多个卷积层Conv2D和上采样层UpSampling2D组成，通过逐步还原空间分辨率实现精准的区域定位。

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