华南理工大学黄双萍获国家专利权
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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种基于反事实推理的医学报告生成方法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：CN121075616B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202511253521.2，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权一种基于反事实推理的医学报告生成方法是由黄双萍;韩有为;何奇昇;代港;徐睦淦;谢子健设计研发完成，并于2025-09-03向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于反事实推理的医学报告生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于反事实推理的医学报告生成方法，包括给定的原始医学器官图像，经过视觉编码器、连接器的模态转换映射后输入至大语言模型，对当前时刻词元的输出预测得到原始概率分布；由原始概率分布生成注意力分布图，将注意力分布图划分为关键视觉信息区域和无关视觉信息区域，对无关视觉信息区域施加高斯噪声扰动构建反事实样本；由相同方法得到反事实概率分布；由原始概率分布和反事实概率分布间差异得到对比概率分布，设计自适应合理性约束算法，优化分布，增强模型对直接决策的置信度，且设计反事实样本构建策略和反事实对比解码策略，提高模型对关键视觉区域的关注程度，抑制对无关区域的关注，能够有效缓解医学报告生成模型的幻觉。
本发明授权一种基于反事实推理的医学报告生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于反事实推理的医学报告生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：对于给定的原始医学器官图像，依次经过视觉编码器和连接器生成得到原始视觉文本信息，再将所述原始视觉文本信息输入至大语言模型得到原始概率分布； 步骤2：将所述原始概率分布通过梯度反传和归一化处理生成注意力分布图，利用连通域分析算法将所述注意力分布图划分为关键视觉信息区域和无关视觉信息区域，对所述关键视觉信息区域施加高斯噪声扰动构建反事实样本； 步骤3：将步骤1中的所述原始医学器官图像替换成所述反事实样本，再通过步骤1相同的生成方法，得到反事实概率分布； 步骤4：由所述原始概率分布和反事实概率分布间的差异得到对比概率分布，并设计自适应合理性约束算法，优化所述对比概率分布，增强大语言模型对于直接决策的置信度。
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