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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利一种基于图神经网络和多模态数据的癌症生存预测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：CN116092669B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202310058550.8，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权一种基于图神经网络和多模态数据的癌症生存预测方法是由王连生;林成轩设计研发完成，并于2023-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图神经网络和多模态数据的癌症生存预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图神经网络和多模态数据的癌症生存预测方法，包括以下步骤：S1、将病理图像数据、基因表达数据和临床数据分别构建成各自的图结构数据；S2、将3个模态的图结构输入到图神经网络，分别使用归纳图卷积来进行模态内的信息交互，并将结点长度都重塑为512维；S3、使用注意力池化分别得到每个模态的长度为512维的全局特征；S4、将得到的3个模态的全局特征输入到混合多层感知机，进行模态间的信息交互及融合；S5、将交互融合后的3个模态的全局特征输入到多层感知机，得到各个模态的预测结果，并将各个模态的预测结果的平均值作为总的预测结果；该方法可有效提高多模态数据下的生存预测效果。

本发明授权一种基于图神经网络和多模态数据的癌症生存预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络和多模态数据的癌症生存预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、将病理图像数据、基因表达数据和临床数据分别构建成各自的图结构数据； S2、将3个模态的图结构输入到图神经网络，分别使用归纳图卷积来进行模态内的信息交互，并将结点长度都重塑为512维； 步骤S2中所述归纳图卷积的表达式为： 其中，xi，表示任意结点i的输出特征，xi表示任意结点i的输入特征，j∈Ni表示结点i的所有邻居结点，xj表示邻居结点j的输入特征，W1和W2表示可学习的权重矩阵，mean表示求平均值；归纳图卷积通过聚合每个结点所对应的所有邻居结点的信息来指导当前结点特征的更新，在进行模态内的信息交互的同时也对特征进行了筛选和提纯，从而得到具有差异性的各个模态的特征； S3、使用注意力池化分别得到每个模态的长度为512维的全局特征； S4、将得到的3个模态的全局特征输入到混合多层感知机，进行模态间的信息交互及融合； 步骤S4中所述混合多层感知机在通道域融合的基础上增加了模态域的信息融合，用于增加各个模态间的信息交互，从而得到具有互补性的各个模态的特征； S5、将交互融合后的3个模态的全局特征输入到多层感知机，得到各个模态的预测结果，并将各个模态的预测结果的平均值作为总的预测结果。

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