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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于多模态融合与三阶段预测的乳腺癌检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：CN120511031B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202510574044.3，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权一种基于多模态融合与三阶段预测的乳腺癌检测方法是由雷大江;向智博;张磊;王浩东;王俊民;王艺淇;张莉萍;李伟生设计研发完成，并于2025-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态融合与三阶段预测的乳腺癌检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及医学影像分析与计算机辅助诊断领域，特别涉及一种基于多模态融合与三阶段预测的乳腺癌检测方法，包括：获取待处理的乳腺医学图像数据与患者的结构化临床数据；采用预训练的基于多模态融合与三阶段预测的乳腺癌检测模型，对待处理的乳腺医学图像数据与患者的结构化临床数据进行处理，得到乳腺癌检测结果；本发明采用多元诊断策略对乳腺医学图像视觉特征和结构化临床数据进行处理，并采用基于自适应优化的ResNet‑34网络评估图像遮蔽程度，引入高效轻量化的EfficientV2网络进行特征提取，解决了现有乳腺癌检测方法中计算成本高、诊断策略单一的问题，且本发明提出的方法不易受到组织遮蔽影响。

本发明授权一种基于多模态融合与三阶段预测的乳腺癌检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态融合与三阶段预测的乳腺癌检测方法，其特征在于，包括：获取待处理的乳腺医学图像数据与患者的结构化临床数据；采用预训练的基于多模态融合与三阶段预测的乳腺癌检测模型，对待处理的乳腺医学图像数据与患者的结构化临床数据进行处理，得到乳腺癌检测结果； 基于多模态融合与三阶段预测的乳腺癌检测模型对数据的处理包括： S1、对待处理的乳腺医学图像数据与患者的结构化临床数据进行预处理，得到增强乳腺图像与结构化临床数据向量； S2、采用改进的EfficientV2神经网络模型对增强乳腺图像进行症状识别，得到病灶区域的概率密度热图，并根据概率密度热图计算肿瘤风险得分；包括： S21、采用标准EfficientV2神经网络，从增强乳腺图像中提取初步特征； S22、采用SE注意力机制，并采用通道加权对初步特征进行重标定，得到注意力重标定特征； S23、采用二维卷积，根据注意力重标定特征计算概率密度热图，根据概率密度热图计算肿瘤风险得分； S3、采用基于自适应优化的ResNet-34网络对增强乳腺图像进行遮蔽预测，得到遮蔽程度评分；包括： S31、采用标准ResNet-34网络，从增强乳腺图像中提取基础特征； S32、根据基础特征计算空间注意力掩码，将空间注意力掩码关联到基础特征上，得到空间注意力特征； S33、将空间注意力特征展平，采用全连接层对展平的空间注意力特征进行处理，得到遮蔽程度评分； S4、采用时序多模态深度预测模型，将肿瘤风险得分、遮蔽程度评分与结构化临床数据向量拼接，得到历史筛查记录，并基于Transformer架构对历史筛查记录进行建模预测，得到预测风险概率； S5、根据预测风险概率生成乳腺癌检测结果。

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