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龙图腾网获悉山东第二医科大学附属医院申请的专利一种基于深度学习的多模态皮肤疾病分析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：CN120260892B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202510732510.6，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权一种基于深度学习的多模态皮肤疾病分析方法是由刘烜凯;谭慎兴;牛常英;王宁宁;刘呈琪设计研发完成，并于2025-06-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的多模态皮肤疾病分析方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于深度学习的多模态皮肤疾病分析方法，涉及辅助诊断技术领域。本发明利用光声成像设备扫描，皮肤镜拍摄皮肤疾病患处，以获取患处光声成像数据和皮肤影像；将光声成像对齐皮肤影像，按皮肤影像空间填充，而后与皮肤影像结合得到多模态皮肤数据；构建并预训练基于多模态皮肤数据的皮肤分析模型；预训练的皮肤分析模型分析采集的多模态皮肤数据获取皮肤疾病分析结果。本申请构建多模态皮肤数据，提供多元数据支持，确保疾病分析准确可靠。皮肤分析模型提取不同尺度皮肤影像特征图和光声成像特征图，以覆盖不同大小特征和不同规格皮肤疾病之间的关联；用另一模态数据强化自身模态，更好的结合两个模态特征；且可解释性强。

本发明授权一种基于深度学习的多模态皮肤疾病分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的多模态皮肤疾病分析方法，其特征在于，包括： 利用光声成像设备扫描，皮肤镜拍摄皮肤疾病患处，以获取患处光声成像数据和皮肤影像； 将光声成像对齐皮肤影像，按皮肤影像空间填充，而后与皮肤影像结合获取包含皮肤影像和光声成像信息的多模态皮肤数据； 构建并预训练基于多模态皮肤数据进行辅助皮肤疾病分析的皮肤分析模型；所述皮肤分析模型包括：分别提取多模态皮肤数据中皮肤影像和光声成像模态特征的两个深度可分离卷积，每个深度可分离卷积后分别跟随骨干网络，每个所述骨干网络包含5层的注意力卷积块和降采样形成的特征图编码单元；连接于两个骨干网络的状态空间增强模块，两个骨干网络的后三个特征图编码单元输出的任意模态的特征图被状态空间增强模块增强；每个状态空间增强模块增强后的两种模态的增强特征图分别经两路特征金字塔网络和路径聚合网络处理后，通过全连接层融合并分别传输给皮肤病分析头和掩码预测头； 预训练的皮肤分析模型分析采集的多模态皮肤数据获取皮肤疾病分析结果。

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山东第二医科大学附属医院，其通讯地址为：261042 山东省潍坊市奎文区大虞街道虞河路2428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”。