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龙图腾网获悉四川省肿瘤医院申请的专利融合CT影像与ViT模型的喉癌多模态预后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：CN121260383B 。

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：202511797799.6，技术领域涉及：G16H30/20；该发明授权融合CT影像与ViT模型的喉癌多模态预后预测方法及系统是由路顺;任琛钰;江晓锋;王小凤设计研发完成，并于2025-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合CT影像与ViT模型的喉癌多模态预后预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种融合CT影像与ViT模型的喉癌多模态预后预测方法及系统。涉及生物医学图像技术领域，方法包括：获取喉癌患者的多模态数据并进行预处理；对ViT模型进行轻量化压缩、冗余信息筛选及鲁棒性训练，得优化后的ViT模型；基于优化后的所述ViT模型提取所述CT影像数据的深度特征，并将所述深度特征与临床及基因组数据进行多级融合，构建预后预测模型；根据所述预后预测模型预测的预后预测结果对患者进行风险分层，并基于风险分层输出治疗指导建议。本发明通过ViT模型优化、多模态数据融合及临床适配设计，实现喉癌预后的精准预测与个性化治疗指导，解决了现有喉癌预后预测中存在的影像退化处理不足、模型部署效率低等问题。

本发明授权融合CT影像与ViT模型的喉癌多模态预后预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种融合CT影像与ViT模型的喉癌多模态预后预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取喉癌患者的多模态数据，所述多模态数据至少包括CT影像数据、临床病理数据和基因组数据； 对所述多模态数据进行预处理，其中，所述预处理包括：对所述CT影像数据进行退化增强与优化处理，包括： 基于自先验学习的退化处理：通过构建融合光晕光效图与高斯噪声的退化模型，对干净CT影像进行人工退化，并利用编码器-解码器框架学习重建干净影像，以获取清晰的肿瘤背景先验；其中，所述退化模型构建的数学表达式为： 其中，I为模拟退化后的输出影像，J为干净CT影像，为光效图，为融合权重图，为高斯噪声； 基于自精修的影像优化处理：对经过自先验学习处理后的影像，采用半监督师生框架进行自精修优化，以自先验学习训练完成的模型初始化教师模型与学生模型，利用教师模型对真实退化影像生成高置信度重建结果与掩码，指导学生模型对增强后的退化影像进行训练，并通过非参考图像质量评估动态更新教师模型参数，以消除过抑制伪影； 对ViT模型进行轻量化压缩、冗余信息筛选及鲁棒性训练，得优化后的ViT模型； 基于优化后的所述ViT模型提取所述CT影像数据的深度特征，并将所述深度特征与临床及基因组数据进行多级融合，构建预后预测模型； 根据所述预后预测模型预测的预后预测结果对患者进行风险分层，并基于风险分层输出治疗指导建议。

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四川省肿瘤医院，其通讯地址为：610041 四川省成都市武侯区人民南路四段55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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