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龙图腾网获悉华南农业大学申请的专利一种面向多模态图像的脑部病灶区域定位系统和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：CN115294029B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202210807480.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种面向多模态图像的脑部病灶区域定位系统和方法是由王金凤;龚浩强;黄帅辉;郑志燊;姜发健设计研发完成，并于2022-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向多模态图像的脑部病灶区域定位系统和方法在说明书摘要公布了：本发明涉及医学图像处理领域和深度学习领域，为一种面向多模态图像的脑部病灶区域定位系统和方法，该系统包括自适应多模态patch生长与剪枝模块、基于双注意力机制的多模态patch多层次融合模块和全局卷积网络分类器模块，通过自适应多模态patch生长与剪枝模块在多模态图像中自适应地选择和修建patch，来识别具有高鉴别性的patch位置；通过一种基于双注意力机制的多模态patch融合模块，来获取多模态patch的潜在表示形式，结合patch多层次的表示形式，基于数据驱动的方式将其进行融合和共同学习；通过全局卷积网络分类器模块作为最终分类模型，进一步获取数据的更深层表示，提取更多的潜在信息。本发明提出的系统能有效地识别与疾病高度相关的病灶区域，可以辅助诊断。

本发明授权一种面向多模态图像的脑部病灶区域定位系统和方法在权利要求书中公布了：1.一种面向多模态图像的脑部病灶区域定位系统，其特征在于，所述系统包括： 自适应多模态patch生长与剪枝模块，用于构建每个受试者不同模态图像的对应关系，将不同模态图像划分解剖区域，在每个解剖区域内随机生成一个固定大小的patch，每个patch选择子网络进行训练，生成n个与疾病相关的patch；自适应多模态patch生长与剪枝模块包括patch选择子网络，patch选择子网络用于多模态patch的训练； 基于双注意力机制的多模态patch多层次融合模块，包括注意力网络和注意力池化层，用于通过双注意力机制获取多模态patch的潜在特征表示，结合每个patch的影响评分特征构建多模态patch的多层次融合特征；注意力网络用于学习每个patch的深层次的潜在特征表示，对每个patch中可用于区分部分的特征进行增强操作，注意力池化层用于学习来自不同模态图像的所有patch融合的潜在特征； 全局卷积网络分类器模块，用于学习多模态patch的多层次融合全局特征的深层特征表示，将对多模态patch的多层次融合全局特征进行扁平化，生成多模态patch的多层次融合全局特征的评分。

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华南农业大学，其通讯地址为：510642 广东省广州市天河区五山路483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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