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龍圖騰網恭喜電子科技大學申請的專利多模態醫學數據漸進融合的方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119004362B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-20發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411032143.0，技術領域涉及：G06F18/25；該發明授權多模態醫學數據漸進融合的方法及系統是由邱航;陳翁祥;陽旭菻設計研發完成，并于2024-07-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本多模態醫學數據漸進融合的方法及系統在說明書摘要公布了：本發明屬于特征融合技術領域，公開了多模態醫學數據漸進融合的方法及系統。本發明通過漸進融合方法，基于跨層次注意力機制實現層次融合特征向量交互，利用殘差網絡緩解因層數增加導致淺層信息容易丟失的問題，以漸進交互的方式使得漸進融合特征所包含的層次信息最大化。本發明提供了動態圖學習方法，通過圖自適應學習，捕捉特征的非線性相互作用關系，降低相似矩陣的異質性，提高了信息傳遞的準確性；該自適應學習過程中針對每個患者的特征進行閾值預測，以對相似矩陣進行剪枝，使得剪枝后的相似矩陣更準確。

本發明授權多模態醫學數據漸進融合的方法及系統在權利要求書中公布了：1.多模態醫學數據漸進融合的方法，其特征在于，包含：提取患者的多模態醫學數據的N層特征，N為＞2的整數，所述多模態醫學數據包含影像數據、結構化電子病歷數據和文本數據，提取得到的N層特征包含N層影像特征、N層結構化電子病歷特征和N層文本特征；將每層特征中所有模態特征進行融合得到N個層次融合特征；將每層的層次融合特征分別對齊；基于跨層注意力機制融合第一層和第二層各自對齊的層次融合特征，得到第一漸進融合特征后，再基于跨層注意力機制將第一漸進融合特征和第三層對齊的層次融合特征進行融合，得到第二漸進融合特征，以此類推，重復此基于跨層注意力機制融合步驟，直至完成N層對齊的層次融合特征的融合；將每層特征中所有模態特征進行融合得到N個層次融合特征的方法為：針對每層特征，將該層特征中所有模態特征映射后拼接為拼接特征；篩選出拼接特征中與下游任務高相關性的重要特征；根據篩選得到的重要特征計算患者與患者的相似矩陣；將相似矩陣剪枝后與所述重要特征進行信息傳遞，得到每層的層次融合特征。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人電子科技大學，其通訊地址為：611731 四川省成都市高新區(西區)西源大道2006號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。