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龙图腾网获悉苏州大学申请的专利基于特征融合的AMD疗效预测方法、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：CN120932807B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202511419470.6，技术领域涉及：G16H20/10；该发明授权基于特征融合的AMD疗效预测方法、系统、设备及介质是由石霏;戴宇青;陈新建设计研发完成，并于2025-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于特征融合的AMD疗效预测方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了基于特征融合的AMD疗效预测方法、系统、设备及介质，属于疗效预测技术领域，包括：获取老年黄斑变性患者的光学相干断层成像图像数据和人口统计学特征；根据所述光学相干断层成像图像数据确定深度学习特征和影像组学特征；基于所述深度学习特征、所述影像组学特征和所述人口统计学特征进行特征选择，得到输入特征；通过所述输入特征，结合时序分析网络进行计算，确定隐藏状态；根据所述隐藏状态进行特征变化趋势分析，确定老年黄斑变性的疗效预测结果。本发明提出一种多特征融合长短时记忆网络，实现了对老年黄斑变性患者抗血管内皮生长因子治疗的疗效预测。

本发明授权基于特征融合的AMD疗效预测方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.基于特征融合的AMD疗效预测方法，其特征在于：包括， 获取老年黄斑变性患者的光学相干断层成像图像数据和人口统计学特征； 根据所述光学相干断层成像图像数据确定深度学习特征和影像组学特征； 基于所述深度学习特征、所述影像组学特征和所述人口统计学特征进行特征选择，得到输入特征； 通过所述输入特征，结合时序分析网络进行计算，确定隐藏状态； 根据所述隐藏状态进行特征变化趋势分析，确定老年黄斑变性的疗效预测结果； 基于所述光学相干断层成像图像数据与预设的病灶掩模进行处理，得到深度学习特征； 从所述光学相干断层成像图像数据的预设特征域中提取特征，得到影像组学特征； 利用特征修正模块对所述深度学习特征和所述影像组学特征进行处理，得到特征修正模块处理后的深度学习特征和影像组学特征； 将所述深度学习特征、所述影像组学特征和所述人口统计学特征进行拼接，得到总特征，并利用所述特征修正模块和Softmax函数对所述总特征进行处理，得到特征选择权重； 对所述特征修正模块处理后的深度学习特征和影像组学特征进行拼接，并结合所述特征选择权重进行计算，得到输入特征； 将所述输入特征输入至所述时序分析网络中； 利用所述时序分析网络对所述输入特征进行处理，得到当前时刻的隐藏状态和记忆单元状态； 将当前时刻的输入特征与前一时刻的隐藏状态进行多轮交互运算，得到交互特征和交互状态； 基于所述交互特征和交互状态，结合前一时刻的记忆单元状态进行计算，得到当前时刻的隐藏状态和记忆单元状态； 从所述隐藏状态中获取第一个时间点的第一隐藏状态和最后一个时间点的第二隐藏状态； 将所述第一隐藏状态和所述第二隐藏状态输入至Transformer减法模块，得到老年黄斑变性的疗效预测结果； 将所述隐藏状态经过线性层和softmax函数进行处理，得到多个注意力特征值； 对所述多个注意力特征值进行拼接和线性变换，得到多头注意力的输出结果； 根据所述第一隐藏状态的多头注意力的输出结果和所述第二隐藏状态的多头注意力的输出结果确定疗效预测结果。

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