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龙图腾网获悉广州视源电子科技股份有限公司;广州视源人工智能创新研究院有限公司申请的专利医学影像编码网络的预训练方法、装置、设备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：CN115994558B 。

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：202111211672.3，技术领域涉及：G06N3/0455；该发明授权医学影像编码网络的预训练方法、装置、设备及存储介质是由黎安伟设计研发完成，并于2021-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本医学影像编码网络的预训练方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了医学影像编码网络的预训练方法、装置、设备及存储介质，其包括：获取被划分为多个图像块的医学影像；在多个图像块中选择待掩盖图像块；使用掩码图像块掩盖待掩盖图像块得到被掩盖图像；分别利用编码网络和动量平均网络得到查询特征和平均特征，编码网络和动量平均网络的结构相同，查询特征和平均特征中一个为被掩盖图像的全局特征，一个为掩码图像块的局部特征；基于查询特征和平均特征计算对比损失并根据对比损失更新编码网络的模型参数；根据编码网络更新后的模型参数更新动量平均网络的模型参数；继续进行训练，直到编码网络满足预训练停止条件。采用上述方法可以解决相关技术中缺少针对于医学影像的预训练模型的技术问题。

本发明授权医学影像编码网络的预训练方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种医学影像编码网络的预训练方法，其特征在于，包括： 获取三维的医学影像，所述医学影像被划分为多个尺寸相同的图像块； 在多个所述图像块中，选择待掩盖图像块； 使用掩码图像块对所述医学影像中的所述待掩盖图像块进行掩盖，得到被掩盖图像； 分别利用编码网络和动量平均网络得到查询特征和平均特征，所述查询特征为所述掩码图像块的第一局部特征时，所述平均特征为所述被掩盖图像的第二全局特征，所述查询特征为所述被掩盖图像的第一全局特征时，所述平均特征为所述掩码图像块的第二局部特征，所述编码网络和所述动量平均网络的结构相同； 基于所述查询特征和所述平均特征计算对比损失，并根据所述对比损失更新所述编码网络的模型参数； 根据所述编码网络更新后的模型参数，更新所述动量平均网络的模型参数； 继续获取三维的医学影像，并返回执行选择待掩盖图像块的操作，直到所述编码网络满足预训练停止条件； 其中，所述基于所述查询特征和所述平均特征计算对比损失包括： 将当前得到的所述平均特征加入动态字典，所述动态字典中还记录其他被掩盖图像的平均特征； 将属于同一被掩盖图像的平均特征和查询特征作为正样本对，将属于不同被掩盖图像的平均特征和查询特征作为负样本对； 通过所述正样本对和所述负样本对计算对比损失。

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