首都医科大学郭秀花获国家专利权
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龙图腾网获悉首都医科大学申请的专利一种结合多模态大数据的深度学习医学图像处理分类系统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：CN118799648B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202411084695.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种结合多模态大数据的深度学习医学图像处理分类系统是由郭秀花;于思琪;吕世云;李伟铭;杨润煌;陶丽新;刘相佟设计研发完成，并于2024-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种结合多模态大数据的深度学习医学图像处理分类系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种结合多模态大数据的深度学习医学图像处理分类系统，包括：图像采集模块，用于收集历史医学图像；图像处理模块，与图像采集模块连接，用于对历史医学图像进行处理，获得目标医学图像；模型构建模块，与图像处理模块连接，用于构建依时Deep‑Cox模型，并基于目标医学图像对依时Deep‑Cox模型进行训练，获得目标依时Deep‑Cox模型；图像分类模块，与模型构建模块连接，用于通过目标依时Deep‑Cox模型对待分类图像进行处理，获得分类处理结果。本发明的分类系统适用于医学图像特征提取和生物标志物数据的早期风险识别分析，旨在通过模型改进与整合，准确地将医学图像区分为疾病高风险和低风险图像。
本发明授权一种结合多模态大数据的深度学习医学图像处理分类系统在权利要求书中公布了：1.一种结合多模态大数据的深度学习医学图像处理分类系统，其特征在于，包括： 图像采集模块，用于收集历史医学图像； 图像处理模块，与所述图像采集模块连接，用于对所述历史医学图像进行处理，获得目标医学图像； 模型构建模块，与所述图像处理模块连接，用于构建依时Deep-Cox模型，并基于所述目标医学图像对所述依时Deep-Cox模型进行训练，获得目标依时Deep-Cox模型； 所述目标依时Deep-Cox模型将非线性Cox比例风险损失函数加入若干个隐藏层，在多层Deep-Cox模型输入和参数优化基础上，考虑重复测量协变量随时间变化，在协变量集和中加入时间t因素，增加依时函数模块，考虑个体重复测量数据依时协方差结构，通过网络取代； 图像分类模块，与所述模型构建模块连接，用于通过所述目标依时Deep-Cox模型对待分类图像进行处理，获得分类处理结果。
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