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龙图腾网获悉上海交通大学医学院附属第九人民医院申请的专利基于跨模态知识蒸馏的腹主动脉瘤进展预测方法及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：CN120809238B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202511277403.5，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权基于跨模态知识蒸馏的腹主动脉瘤进展预测方法及系统是由刘晓兵;李炜昊;胡佳腾;邵文广;李逢时设计研发完成，并于2025-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于跨模态知识蒸馏的腹主动脉瘤进展预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于跨模态知识蒸馏的腹主动脉瘤进展预测方法及系统，通过采集目标对象的血液；对目标对象的血液进行血液蛋白质指纹标志物浓度检测，血液蛋白质指纹标志物包括基质金属蛋白酶‑12、降钙素相关多肽‑α、尿调节素、神经损伤诱导蛋白‑1、糖化血红蛋白A1c、成纤维细胞生长因子‑9；基于血液蛋白质指纹标志物浓度调用跨模态知识蒸馏的Student‑net进行腹主动脉瘤风险计算；其中，跨模态知识蒸馏的Teacher‑net的输入包括CTA影像特征和病理切片特征，Student‑net输出的类别概率向量与Teacher‑net输出的类别概率向量对齐；输出腹主动脉瘤风险等级与预设年份腹主动脉瘤发生进展破裂三类事件概率。对主动脉瘤疾病的发展进行精准预测。

本发明授权基于跨模态知识蒸馏的腹主动脉瘤进展预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于跨模态知识蒸馏的腹主动脉瘤进展预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集目标对象的血液； 对所述目标对象的血液进行血液蛋白质指纹标志物浓度检测，所述血液蛋白质指纹标志物包括基质金属蛋白酶‑12、降钙素相关多肽‑α、尿调节素、神经损伤诱导蛋白‑1、糖化血红蛋白A1c、成纤维细胞生长因子‑9； 基于所述血液蛋白质指纹标志物浓度调用所述跨模态知识蒸馏的Student‑net进行腹主动脉瘤风险计算；其中，所述跨模态知识蒸馏的Teacher‑net的输入包括CTA影像特征和病理切片特征，所述Student‑net输出的类别概率向量与Teacher‑net输出的类别概率向量对齐； 输出腹主动脉瘤风险等级与预设年份腹主动脉瘤发生进展破裂三类事件概率； 其中，在对所述跨模态知识蒸馏的Teacher‑net进行训练之前需要构建特征矩阵：基于所述CTA影像特征、所述病理切片特征、所述血液蛋白质指纹标志物浓度、公共数据库信息和文本挖掘AI评分构建特征矩阵，其中为样本量，，p表示特征矩阵X的总维度，pI表示疾病病理切片图像特征的维度，pP表示CTA影像特征或影像‑病理融合特征的维度，pO表示其余公开文献的特征维度，x1~6表示基质金属蛋白酶‑12、降钙素相关多肽‑α、尿调节素、神经损伤诱导蛋白‑1、糖化血红蛋白A1c、成纤维细胞生长因子‑9浓度数据，D表示CTA影像主动脉直径等级，I表示CTA影像卷积特征，H表示腹主动脉瘤风险分级评分，P表示病理切片特征向量，至少包含炎细胞浸润、弹力纤维断裂、平滑肌细胞凋亡在内的显微结构信息，O表示公开文献经Transformer文本编码器输出的挖掘特征；所述特征矩阵用于将公共数据库信息和文本挖掘AI评分通过融合层与CTA影像特征和或病理切片特征一同输入教师模型，提供机制层和基线层的补充知识从而增强蒸馏过程的知识转移效果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人上海交通大学医学院附属第九人民医院，其通讯地址为：200023 上海市黄浦区制造局路639号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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