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龍圖騰網獲悉浙江大學申請的專利一種基于多模態數據融合的兒童哮喘中醫輔助診斷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：CN118098569B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22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：202410265663.X，技術領域涉及：G16H50/20；該發明授權一種基于多模態數據融合的兒童哮喘中醫輔助診斷系統是由吳芳;虞念成;趙永根;許榕榕;郭丹丹;唐蘭芳;梁建鳳設計研發完成，并于2024-03-08向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于多模態數據融合的兒童哮喘中醫輔助診斷系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于多模態數據融合的兒童哮喘中醫輔助診斷系統，包括訓練好的分類模型，分類模型包含臨床信息特征提取模塊、問診信息特征提取模塊、望診圖像特征提取模塊、中醫辨證分型預測模塊；中醫辨證分型預測模塊中，將篩選的臨床信息特征、問診信息特征和望診圖像特征依次輸入到正則層，然后將正則層的輸出輸入到共享權重的第一個多頭自注意力層，再然后輸入到包含望診專家、臨床專家、問診專家三個模塊的混合模態專家層；三者的輸出輸入到第二個多頭自注意力層，最后輸入到綜合專家層，通過此層得到最終的辨證分型結果。本發明可模擬中醫的診斷過程，實現高精度的兒童哮喘中醫輔助診斷，有利于后續精準治療。

本發明授權一種基于多模態數據融合的兒童哮喘中醫輔助診斷系統在權利要求書中公布了：1.一種基于多模態數據融合的兒童哮喘中醫輔助診斷系統，包括計算機存儲器、計算機處理器以及存儲在計算機存儲器中并可在計算機處理器上執行的計算機程序，其特征在于，所述的計算機存儲器中存儲有訓練好的分類模型；所述計算機處理器執行所述計算機程序時實現以下步驟： 將待分類的哮喘患兒的臨床信息、問診信息、望診圖像輸入訓練好的分類模型中，預測得到寒性哮喘證、熱性哮喘證和外寒內熱證的三分類結果； 具體的，所述的分類模型采用多模態數據作為輸入，包含臨床信息特征提取模塊、問診信息特征提取模塊、望診圖像特征提取模塊、中醫辨證分型預測模塊； 臨床信息特征提取模塊中，對預處理后的臨床信息進行特征篩選，得到一維特征矩陣，稱為臨床信息特征Fcli； 問診信息特征提取模塊中，從問診信息中提取并總結關鍵醫學信息，然后利用定義好的文本正則化對關鍵醫學信息進行結構化，篩選得到問診信息特征Finq；具體的，首先采用Transformer模型從問診信息中提取并總結關鍵醫學信息，然后利用定義好的文本正則化對關鍵醫學信息進行結構化，具體方法是將其轉換為可轉儲為表格的矩陣信息，每一列是一個特征，每一列具體的值為離散化的數值；再采用卡方檢驗對離散化的問診信息進行關鍵因素篩選，當P值小于0.05時，該因素被認為與預測目標強相關并被保留下來，即為問診信息特征Finq； 望診圖像特征提取模塊中，采用ResNet50模型從預處理后的舌頭圖像中提取圖像特征，并將得到的二維特征矩陣拉平為一維特征矩陣，稱為望診圖像特征Fimg； 中醫辨證分型預測模塊中，將篩選的臨床信息特征Fcli、問診信息特征Finq和望診圖像特征Fimg依次輸入到正則層，然后將正則層的輸出輸入到共享權重的第一個多頭自注意力層，再然后輸入到包含望診專家、臨床專家、問診專家三個模塊的混合模態專家層；三者的輸出輸入到第二個多頭自注意力層，最后輸入到綜合專家層，通過此層得到最終的辨證分型結果； 對分類模型進行訓練時，首先將混合模態專家層的臨床專家、問診專家兩模塊進行凍結，然后只輸入望診影像特征Fimg,然后更新權重共享的第一個多頭自注意力層和望診專家模塊； 接著凍結混合模態專家層的望診專家、問診專家兩模塊，以及權重共享的第一個多頭自注意力層，只采用臨床信息特征Fcli更新臨床專家模塊； 然后凍結混合模態專家層的望診專家、臨床專家兩模塊，以及權重共享的第一個多頭自注意力層，只采用問診信息特征Finq更新問診專家模塊； 最后只凍結權重共享的第一個多頭自注意力層，將望診影像特征Fimg、臨床信息特征Fcli、問診信息特征Finq聯合輸入，用以訓練綜合專家。

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