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龙图腾网获悉山东大学申请的专利一种融合多模态数据的面瘫分级方法、系统、设备及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：CN120876479B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202511384069.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种融合多模态数据的面瘫分级方法、系统、设备及介质是由夏一帆;张亚婷;宋勇;许庆阳;袁宪锋;庞豹;徐小龙设计研发完成，并于2025-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合多模态数据的面瘫分级方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明属于图像处理技术领域，为了解决现有面瘫分级不准确的问题，提出一种融合多模态数据的面瘫分级方法、系统、设备及介质，通过异构特征交互注意力机制，使基于先验知识的手工面瘫特征与包含时空信息的深度视觉特征进行联合建模；基于目标个体的单帧面部图像所提取的静态图像特性和关键点特征提取多尺度特征，通过将表征局部不对称的小尺度特征逐步传递到中尺度特征和大尺度特征中，并通过动态权重分配自适应进行特征融合得到静态对称特征；构建动态面部特征与静态对称特征之间的双向信息交互通道，使生成的融合特征同时包含空间结构不对称与运动异常的完整病理信息，使诊断分级更准确。

本发明授权一种融合多模态数据的面瘫分级方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种融合多模态数据的面瘫分级方法，其特征在于，包括： 基于目标个体执行标准化面部动作的动态视频，提取包含时空信息的深度视觉特征； 基于所提取的包含时空信息的深度视觉特征，利用异构特征交互注意力机制，结合基于先验知识的手工面瘫特征进行关联建模得到双模态表征，对所述双模态表征进行融合得到动态面部特征，具体为：将包含时空信息的深度视觉特征和基于先验知识的手工面瘫特征进行拼接，得到联合特征表示； 将联合特征表示分别馈送到联合交互注意力框架中，使深度视觉特征中的高维信息与手工面瘫特征中的临床量化指标相互引导和验证，得到双模态表征，用双模态表征分别与视频特征、手工特征计算互相关矩阵，基于互相关矩阵生成注意力权重，结合残差连接得到增强特征； 通过权重计算网络融合所述双模态表征，得到动态面部特征； 对目标个体单帧面部图像的静态图像特性和关键点特征提取多尺度特征，将表征局部不对称的小尺度特征逐步传递到中尺度特征和大尺度特征中，并通过动态权重分配自适应进行特征融合，得到静态对称特征，具体为： 基于对目标个体单帧面部图像的静态图像特性和关键点特征，利用交叉融合Transformer编码器网络得到大尺度特征、中尺度特征和小尺度特征； 上采样最小尺度特征至中尺度特征的分辨率，将上采样后的最小尺度特征作为键值对与中尺度特征作为的查询进行第一次多头交叉注意力计算； 将第一次多头交叉注意力计算结果与中尺度特征进行融合，将增强的中尺度特征上采样至大尺度特征的分辨率，将上采样后的增强的中尺度特征作为新键值对与最大尺度特征作为的查询进行第二次多头交叉注意力计算； 将第二次多头交叉注意力计算结果与大尺度特征进行融合，得到静态对称特征； 构建动态面部特征与静态对称特征之间的双向信息交互通道，实现动态面部特征与静态对称特征的互补，将互补后的动态面部特征和静态对称特征进行融合，根据融合特征得到目标个体的面瘫分级结果。

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