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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利基于多模态医学数据的胆道闭锁智能诊断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：CN119811634B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411847851.X，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权基于多模态医学数据的胆道闭锁智能诊断方法是由童超;杨远成设计研发完成，并于2024-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态医学数据的胆道闭锁智能诊断方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一个基于多模态医学数据的智能胆道闭锁识别模型，属于数据处理领域。本在数据预处理阶段对多模态数据进行关键位置信息获取；特征提取阶段通过视觉图像特征编码、数值数据特征编码，为后续模态融合提供基础；模态融合阶段，通过多层级细粒度融合，首先对图像特征创新性地使用掩码自注意力机制进行细粒度融合，再在整体层级上进行多模态融合，有效提升模态缺失下的融合效果，从而有效捕捉模态间和模态内关键特征并交互融合，为高精度预测提供基础。为提高模型训练效率和预测精度，使用多损失训练方式，不仅纳入多模态融合特征损失，还一定比例添加单模态计算的损失。最后通过训练模型权重进行胆道闭锁的智能识别预测。

本发明授权基于多模态医学数据的胆道闭锁智能诊断方法在权利要求书中公布了：1.基于多模态医学数据的胆道闭锁识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：数据预处理； 步骤S11：提取超声图像标注信息； 步骤S12：对临床数据和实验室检查数据中的离散值进行独热编码，包括性别、是否早产、是否黄疸、是否陶土便、是否尿色深，对其中的连续值进行归一化处理； 步骤S2：特征提取； 步骤S21：针对步骤S11处理得到的超声图像，提取四个组织位置，即胆囊、纤维斑块、肝包膜和肝实质四个组织位置，使用视觉模型对各个组织的超声图像进行特征提取，提取的特征表示为fi,其中i∈0,1,2,3分别表示四个位置； 步骤S22：将步骤S12中得到的格式化的临床数据和实验室检查数据，拼接后表示为fc，表示数值特征； 步骤S23：将缺失数据进行模态补齐：如果有组织或器官位置的超声图像缺失，使用同一患者的胆囊图像进行填充，如果胆囊也缺失则使用纤维斑块图像填充，如果这一患者胆囊图像和纤维斑块图像均缺失，则使用空值进行填充，以显式指示其缺失；如果数值性数据缺失，使用训练集中的均值进行插值填充； 步骤S3：训练胆道闭锁智能识别模型； 步骤S31：针对步骤S2处理得到的多个组织的超声图像特征，利用提出的多头掩码自注意力机制进行各组织超声图像特征的细粒度融合； 步骤S32：对于融合之后的多位置超声图像特征，与数值特征通过多层感知机进行多信息融合，得到融合特征； 步骤S33：将步骤S32中得到的融合特征通过全连接层得到融合特征的胆道闭锁识别结果，利用交叉熵函数计算损失； 步骤S34：计算步骤S2提取的四个组织位置超声图像特征和经过全连接层得到四个组织位置超声图像的胆道闭锁识别结果，计算交叉熵损失； 步骤S35：计算步骤S2提取的数值特征和经过全连接层得到数值特征的胆道闭锁识别结果，计算交叉熵损失； 步骤S36：将步骤S33和步骤S34中计算的损失共同用于计算梯度并反向传播训练模型，获得模型权重； 步骤S4：胆道闭锁智能识别模型推理； 步骤S41：基于步骤S3获得胆道闭锁识别模型及模型权重，输入四个组织位置超声图像、临床数据和实验室检查数据，模型输出最终识别预测结果。

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