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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利基于多模态知识分解的直肠癌新辅助治疗疗效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：CN119324061B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-20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：202411444583.7，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权基于多模态知识分解的直肠癌新辅助治疗疗效预测方法及系统是由邱航;阳旭菻;陈翁祥;李妍初;张雯设计研发完成，并于2024-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态知识分解的直肠癌新辅助治疗疗效预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于医疗数据处理技术领域，公开了基于多模态知识分解的直肠癌新辅助治疗疗效预测方法及系统。本发明提供了基于多模态知识分解的多模态数据融合算法，其将多模态数据分解成多个独立的模态知识，在减少冗余信息的同时又没有遗失重要的模态间互补信息。本发明同时使用了无监督聚类和有监督CNN算法，相较于传统仅仅使用无监督的随机选择或基于信息熵的图像选择方法，本发明能降低噪声数据对图片筛选的干扰，从而能选择出具有代表性的肠镜图片和CT图片。

本发明授权基于多模态知识分解的直肠癌新辅助治疗疗效预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于多模态知识分解的直肠癌新辅助治疗疗效预测方法，其特征在于，包含： 获取多个直肠癌患者的多模态医学数据，每个患者的多模态医学数据包含新辅助治疗前的结构化临床特征、肠镜图片、CT图片、医疗文本数据和直肠癌新辅助治疗后是否表现为病理完全缓解； 对新辅助治疗前的结构化临床特征、肠镜图片、CT图片和医疗文本数据分别进行特征提取，得到临床表征、肠镜表征、CT表征和文本表征，并计算临床表征、肠镜表征、CT表征和文本表征的交叉熵损失； 提取临床表征、肠镜表征、CT表征和文本表征的共享表征，并根据共享表征计算共享损失和共享表征平均值，共享损失函数L2为： ；为临床表征对应的共享表征，为CT表征对应的共享表征，为肠镜表征对应的共享表征，为文本表征对应的共享表征； 分别提取临床表征、肠镜表征、CT表征和文本表征的模态特异性表征，得到临床模态特异性表征、肠镜模态特异性表征、CT模态特异性表征和文本模态特异性表征； 计算临床模态特异性表征、肠镜模态特异性表征、CT模态特异性表征、文本模态特异性表征和共享表征平均值的正交损失，正交损失函数L3为：；ecp为临床模态特异性表征，eCTp为CT模态特异性表征，emp为肠镜模态特异性表征，etextp为文本模态特异性表征，eave为共享表征平均值，为向量点积； 提取临床表征、肠镜表征、CT表征和文本表征的跨模态表征，提取方法包括：分别计算临床表征、肠镜表征、CT表征和文本表征的信息熵，按照信息熵大小对临床表征、肠镜表征、CT表征和文本表征进行从小到大排序，根据排序依次将后一表征与前一表征或前几个表征融合后的中间表征进行融合； 将共享表征平均值、临床模态特异性表征、CT模态特异性表征、肠镜模态特异性表征、文本模态特异性表征和跨模态表征进行向量拼接，得到多模态融合表征； 根据所述多模态融合表征预测患者在直肠癌新辅助治疗后是否表现为病理完全缓解，并根据交叉熵损失、共享损失和正交损失更新神经网络。

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