北京
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国家知识产权局信息显示，江苏海洋大学;连云港吾面体能源科技有限公司;宁夏医科大学总医院申请一项名为“基于变换域可学习低秩因子的医学图像分割模型参数高效微调方法”的专利，公开号CN122134734A，申请日期为2026年3月。
专利摘要显示，本发明是基于变换域可学习低秩因子的医学图像分割模型参数高效微调方法。该方法在张量奇异值分解（t‑SVD）参数高效微调框架基础上构建变换域低秩适配器、频点自适应秩分配、随机化SVD初始化和权重动态重构模块，通过在傅里叶变换域中用可学习低秩因子替代精确SVD分解，采用实数FFT共轭对称性压缩和频点能量引导秩分配策略，实现计算效率与模型性能的协同优化。设计rFFT参数压缩技术和频点能量引导自适应秩分配算法，通过共轭对称性利用和能量贡献度分析，实现不同频点低秩参数的智能配置。本方法有效解决传统t‑SVD方法在医学图像分割微调中计算开销大、参数初始化不稳定和频域信息利用不充分的问题，实验表明本模型客观评价指标和主观评价都拥有出色表现。
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本文源自：市场资讯
作者：情报员
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