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龙图腾网获悉中国政法大学申请的专利面向法医创伤学深度学习的PMCT图像采集与多模态数据处理系统及方法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：CN120564225B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202510647444.2，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权面向法医创伤学深度学习的PMCT图像采集与多模态数据处理系统及方法是由张孟周;赵东;杨天潼;钟倩文;马如兰;郭雅慧设计研发完成，并于2025-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向法医创伤学深度学习的PMCT图像采集与多模态数据处理系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种面向法医创伤学深度学习的PMCT图像采集与多模态数据处理系统及方法。该系统包括创伤模型制备模块、多模态数据采集模块、PMCT图像预处理模块、多尺度对比度增强图像处理模块、多模态数据融合模块以及深度学习模型输入数据准备模块。方法通过标准化的创伤模型制备、多模态数据采集、PMCT图像预处理、多尺度对比度增强处理及多模态数据融合，构建适合深度学习模型的高质量输入数据，解决了法医学PMCT图像应用于深度学习时面临的细节丢失及信息表达不足等问题。本发明具有标准化、信息保留与增强、多模态融合优势、专业知识嵌入、适应性强、效率提升和实用价值高等优点，为法医创伤分析提供了更精准、客观的技术支持。

本发明授权面向法医创伤学深度学习的PMCT图像采集与多模态数据处理系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种面向法医创伤学深度学习的PMCT图像采集与多模态数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤： 创伤模型制备：选用与人体皮肤具有解剖相似性的哺乳动物表皮组织为基材，在可控参数下通过机械作用生成多种力学损伤模式，并建立编码规则记录致伤物的材料特征参数，确保数据追溯性； 多模态数据采集：包括二维照片采集、PMCT扫描、专家标注及物理参数记录； PMCT图像预处理：包括DICOM标准化处理、图像去噪、窗宽窗位调整和三维重建与切片选择； 多尺度对比度增强图像处理：包括灰度图提取、全局直方图均衡化、自适应局部直方图均衡化及多通道图像构建； 多模态数据融合：包括数据对齐与标准化、特征级融合及数据增强； 深度学习模型输入数据准备：将多通道增强图像作为深度学习模型的视觉输入，将物理参数、专家标注的结构化数据组织为辅助输入； 所述多模态数据融合步骤中的特征级融合包括： 从各模态数据中提取特征向量，对二维照片采用第一卷积神经网络提取图像特征，对PMCT医学影像采用第二卷积神经网络提取结构特征，对专家标注的生物特征向量通过全连接网络进行特征空间映射，生成与图像特征维度匹配的编码表示； 设计特征融合函数，将不同模态特征向量融合为统一特征表示，具体通过以下子步骤实现： 专家知识引导的注意力生成：将专家标注特征向量输入空间注意力生成器，输出与图像特征尺寸匹配的二维空间权重矩阵，通过sigmoid函数将权重矩阵值域约束在[0,1]区间； 多模态动态融合：使用上述空间权重矩阵对二维照片矩阵和PMCT影像矩阵进行加权； 残差增强层：将初始图像特征通过1x1卷积降维后与融合特征相加，形成最终特征表示。

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