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龍圖騰網獲悉廈門大學申請的專利一種基于模態感知蒸餾網絡的肝細胞癌預測方法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：CN116030025B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29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：202310058590.2，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權一種基于模態感知蒸餾網絡的肝細胞癌預測方法是由王連生;張英豪設計研發完成，并于2023-01-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于模態感知蒸餾網絡的肝細胞癌預測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于模態感知蒸餾網絡的肝細胞癌預測方法，包括以下步驟：S1、獲取肝細胞癌患者的數據集，并根據五折交叉驗證方案將整個數據集分成五折，在每一輪交叉驗證中，將其中一折數據作為測試集，將其他四折數據作為訓練集；S2、對數據進行預處理，為所有患者的腫瘤找到最大的外接立方體，再移除除立方體以外的其他非腫瘤區域；S3、建立模態感知蒸餾網絡，并對模態感知蒸餾網絡進行訓練，模態感知蒸餾網絡用于將教師網絡通過臨床數據模態和圖像模態融合學習的知識轉移到僅具有圖像模態的學生網絡；S4、通過訓練后的模態感知蒸餾網絡進行肝細胞癌預測。

本發明授權一種基于模態感知蒸餾網絡的肝細胞癌預測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于模態感知蒸餾網絡的肝細胞癌預測方法，其特征在于，包括以下步驟： S1、獲取肝細胞癌患者的數據集，并根據五折交叉驗證方案將整個數據集分成五折，在每一輪交叉驗證中，將其中一折數據作為測試集，將其他四折數據作為訓練集，再計算評估指標的五輪均值和方差值； S2、對數據進行預處理，為所有患者的腫瘤找到最大的外接立方體，再移除除立方體以外的其他非腫瘤區域； S3、建立模態感知蒸餾網絡，并對模態感知蒸餾網絡進行訓練，模態感知蒸餾網絡用于將教師網絡通過臨床數據模態和圖像模態融合學習的知識轉移到僅具有圖像模態的學生網絡； 步驟S3中模態感知蒸餾包括分類級蒸餾和特級蒸餾； 在分類級蒸餾中，讓表示從學生網絡產生的MRI影像數據xi所屬類的類別概率，而表示從教師網絡產生的MRI影像數據xi所屬類的類別概率；定義分類水平蒸餾損失以使來自教師網絡的類別概率成為訓練學生網絡的目標，利用Kullback-Leibler散度來測量兩個分布的差異： 其中，N和M分別表示訓練樣本的數量和總類別的數量，DKL·表示兩種概率之間的Kullback-Leibler散度，表示學生網絡預測樣本，表示教師網絡預測樣本； 在特征級蒸餾中，將特征級蒸餾損失計算為和之間的Kullback-Leibler散度與和之間的Kulback-Leibleer散度的組合： 其中，β用于加權Kullback-Leibler散度項，權重β1＝1，表示兩個特征和之間的Kullback-Leibler散度，表示兩個特征和之間的Kullback-Leibler散度，表示學生網絡預測樣本，表示教師網絡預測樣本； 最終損失函數包括教師網絡和學生網絡上的兩個監督損失，臨床數據預測的自我監督損失，以及學生網絡和教師網絡之間的蒸餾損失，損失函數的定義如下： 其中，和分別表示教師網絡預測的監督損失和學生網絡預測的監督損失，使用Focalloss損失計算和的預測損失，Lclinical表示臨床數據預測的自我監督損失，使用交叉熵損失來計算PC的預測誤差和臨床數據的基本事實；表示分類級蒸餾損失，表示教師網絡和學生網絡之間的方程特征級蒸餾損失，利用方程Ltotal的損失函數來訓練模態感知蒸餾網絡以進行MIV預測； S4、通過訓練后的模態感知蒸餾網絡進行肝細胞癌預測。

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廈門大學，其通訊地址為：361000 福建省廈門市思明南路422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”。