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龙图腾网获悉广州医科大学申请的专利一种多模态医学数据分类方法、模型、设备及存储介质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：CN119322973B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202411459231.9，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种多模态医学数据分类方法、模型、设备及存储介质是由杨钱俊;毕志升;姜健勇;倪震楠;谢文韬;黄三妹;蒋鑫晔;刘经亮;周慧渝设计研发完成，并于2024-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多模态医学数据分类方法、模型、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及医学数据处理技术领域，具体是涉及一种多模态医学数据分类方法、模型、设备及存储介质。本发明首先对原始多模态医学数据进行编码对齐处理，以得到对齐之后的多模态特征，然后将对齐之后的多模态特征转换成图数据，之后提取多模态之间的共有特征和每个模态的特有特征，最后根据共有特征和特有特征实现对原始多模态医学数据的分类，由于共有特征体现了多模态数据之间的关联性，而特有特征又能够体现模态的特异性，因此综合利用共有特征和特有特征，可以实现对多模态医学数据的准确分类。

本发明授权一种多模态医学数据分类方法、模型、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种多模态医学数据分类方法，其特征在于，包括： 获取原始多模态医学数据，并对所述原始多模态医学数据进行编码对齐处理，得到编码对齐多模态特征； 将所述编码对齐多模态特征转换成图数据，所述图数据包括节点和位于任意两节点之间的边，其中，每个节点用于表征每个模态，该节点的特征与该模态的特征相对应，边的特征与该边所连接的两个节点的特征相对应； 依据所述图数据，得到多模态之间的共有特征和每个模态的特有特征； 依据所述共有特征和所述特有特征，得到所述原始多模态医学数据的分类结果； 所述对所述原始多模态医学数据进行编码对齐处理，得到编码对齐多模态特征，包括： 确定所述原始多模态医学数据中的每个模态医学数据的类型，并确定与每个所述类型相对应的编码器，并通过该编码器提取该模态医学数据的特征，得到该模态医学数据的编码特征； 将多模态医学数据的编码特征的维度调整至相同维度，得到编码对齐多模态特征； 将所述编码对齐多模态特征转换成图数据，包括： 将每个模态对应一个节点，将所述编码对齐多模态特征所包含的每个模态的编码对齐特征作为与每个模态相对应的节点的特征； 在任意两个节点之间建立边，并依据该两个节点的特征，确定所述边的特征，并将所述节点和所述节点的特征以及所述边和所述边的特征作为图数据。

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