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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利面向手术视频问答任务的训练数据集构建及智能推理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：CN121616911B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202610129872.0，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权面向手术视频问答任务的训练数据集构建及智能推理方法是由李玲;邓祖星;李霄剑;刘雨婷设计研发完成，并于2026-01-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向手术视频问答任务的训练数据集构建及智能推理方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种面向手术视频问答任务的训练数据集构建及智能推理方法，涉及智能问答技术领域。方法包括把视频片段输入特征提取网络集合，得到多种视觉特征；引入加权评分机制，从计数、归属和时序多维度对视频片段评估，选择首选问题类型，为视频片段设置问题模板和答案，得到训练数据集，监督微调多模态大模型。推理系统中，视觉编码器部分采用双头ViT视觉编码器对帧序列进行处理，得到手术器械特征和解剖结构特征。视觉token与文本token在进入大模型前由代表性token选择器与手术知识库进行相似度对比与一致性对齐，保留更能代表手术知识的视觉和文本token；推理模块采用训练好的多模态大模型进行推理，能够提高答案的准确性和可靠性。

本发明授权面向手术视频问答任务的训练数据集构建及智能推理方法在权利要求书中公布了：1.一种面向手术视频问答任务的训练数据集构建方法，其特征在于，包括： 将手术视频划分为多个视频片段，并把视频片段输入特征提取网络集合，得到多种视觉特征； 根据多种视觉特征和层次化的加权评分机制，确定计数类得分、归属类得分和时序类得分； 根据计数类得分、归属类得分、时序类得分和不同问题类型对应的预设适配权重，得到多种问题类型对应的适配度分数； 当多种问题类型的适配度分数的差值大于或等于预设差值阈值时，选择适配度分数大于预设适配度阈值且适配度分数最大的问题类型作为首选问题类型； 当多种问题类型的适配度分数的差值小于预设差值阈值时，按照预设优先级顺序选择首选问题类型； 根据首选问题类型，为对应的视频片段设置问题模板和答案，得到训练数据集，其中，所述训练数据集包括多个数据元，每个数据元包括视频片段和对应的问答对； 使用训练数据集监督微调多模态大模型，得到适用于手术视频问答的多模态大模型； 其中，多种视觉特征包括器械特征、解剖结构特征、时序特征和视频质量特征； 所述层次化的加权评分机制包括：设置计数类评价层、归属类评价层和时序类评价层，每个评价层设置不同的多个指标，将多个指标加权求和输出得分； 在所述计数类评价层中，根据器械特征，得到的指标包括器械实例数量评分、不同器械种类数量评分、目标显著度评分和检测置信度评分；将多个指标的值归一化后，按预设计数指标权重加权求和，得到计数类得分； 在所述归属类评价层中，根据器械特征、解剖结构特征和视频质量特征，得到的指标包括器械类别置信度评分、解剖结构类别置信度评分、主导目标稳定性评分和视频质量惩罚项；将多个指标的值归一化后按预设归属指标权重加权求和，得到归属类得分； 在所述时序类评价层中，根据时序特征，得到的指标包括阶段步骤变化次数评分、动作持续时间评分、器械-解剖交互强度评分和时序连贯性评分；将多个指标的值归一化后按预设时序指标权重加权求和，得到时序类得分。

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