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龍圖騰網獲悉中國科學院計算技術研究所申請的專利一種基于多模態融合的腫瘤分類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：CN115019405B 。

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：202210594803.9，技術領域涉及：G06V40/60；該發明授權一種基于多模態融合的腫瘤分類方法及系統是由劉宏;焦夢磊;王向東;錢躍良設計研發完成，并于2022-05-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于多模態融合的腫瘤分類方法及系統在說明書摘要公布了：本發明提出一種基于多模態融合的腫瘤分類方法和系統，包括：根據來自同一位用戶的多模態影像構建多模態圖，多模態圖中頂點為該多模態影像中單幀影像，多模態圖中邊為模態相異的頂點間的匹配邊；使用腫瘤分類模型對多模態圖中所有匹配邊進行特征的提取和融合，得到每條邊的置信度；根據每條邊的置信度，選擇并構建出一個可信邊集合，將可信邊集的置信度和該用戶的臨床信息進行加權融合，得到該多模態影像建圖的腫瘤識別結果。由此能夠結合用戶不同模態的影像數據，進行腫瘤高精度分類。

本發明授權一種基于多模態融合的腫瘤分類方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于多模態融合的腫瘤分類方法，其特征在于，包括： 步驟1、根據來自同一位用戶的多模態影像構建多模態圖，多模態圖中頂點為該多模態影像中單幀影像，多模態圖中邊為模態相異的頂點間的匹配邊； 步驟2、使用腫瘤分類模型對多模態圖中所有匹配邊進行特征的提取和融合，得到每條邊的置信度； 步驟3、根據每條邊的置信度，選擇并構建出一個可信邊集合，將可信邊集的置信度和該用戶的臨床信息進行加權融合，得到該多模態影像建圖的腫瘤識別結果； 其中該腫瘤分類模型的訓練過程包括： 利用未標注的腫瘤影像數據，構造自監督學習任務，得到一個初始編碼器，提取腫瘤影像的通用特征；該初始編碼器以圖像重建任務為前置任務，以特征提取模型作為編碼器來提取輸入影像的特征，然后解碼器根據該輸入影像的特征恢復得到原圖像，以編碼器能夠提取出樣本的關鍵特征來使解碼器能夠更好的恢復影像為訓練目標，訓練該編碼器，將訓練完成的編碼器遷移到多模態融合模型； 確定待識別的腫瘤類別以及影像模態，獲取多組多模態影像作為訓練數據，每一組訓練數據均來源于同一位患者，同時獲取該訓練數據對應的病理診斷數據，并對原始數據中腫瘤區域進行檢測和定位，并存儲對應的腫瘤區域位置信息； 根據該病理診斷數據對多模態圖中的每一條邊附上相應的類別信息，作為邊的標簽；多模態融合模型的輸入是多模態圖中的邊，多模態融合模型的每個分支對邊上每個頂點所對應的影像進行特征提取，并在特征空間層面進行融合；使用多模態融合模型的全連接網絡對融合后的特征進行預測，輸出其預測概率，并通過損失函數將模型的預測概率和邊所對應的標簽進行損失的計算、梯度的反向傳播、以訓練該多模態融合模型，并將訓練完成后的多模態融合模型作為該腫瘤分類模型。

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中國科學院計算技術研究所，其通訊地址為：100080 北京市海淀區中關村科學院南路6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”。