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龙图腾网获悉郑州大学;郑州大学第一附属医院申请的专利一种跨模态医学影像智能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：CN120298365B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202510401122.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种跨模态医学影像智能预测方法及系统是由冉云彩;朱明;汪卫建;杨雪;王文佳;任亚楠;谢珊珊;张晓楠;张勇;程敬亮设计研发完成，并于2025-04-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种跨模态医学影像智能预测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供了一种跨模态医学影像智能预测方法及系统，所述方法包括：对各模态医学影像分别进行特征提取，获取各模态的多尺度特征，并将多尺度特征映射到对应的高纬度特征空间；基于注意力机制及不同模态医学影像的高纬度特征，获取不同模态医学影像之间的关联信息；基于不同模态之间的关联信息，获取互补特征，将互补特征进行融合，获取融合后的综合特征；对综合特征进行推理预测，获取跨模态医学影像的智能预测结果。本申请通过获取跨模态医学影像之间的关联信息，并基于关联信息进行互补特征提取，并进行融合以获取综合特征，充分利用了跨模态医学影像信息，实现更全面精确的预测，辅助医生为患者获取更加精准的判断结果。

本发明授权一种跨模态医学影像智能预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种跨模态医学影像智能预测方法，其特征在于，包括： 对各模态医学影像分别进行特征提取，获取各模态的多尺度特征，并将多尺度特征映射到对应的高维度特征空间，包括将第三医学影像集输入深度卷积神经网络模型对应的分支通道中；基于不同分支通道的不同卷积核和不同步长，进行对应模态医学影像的多尺度特征提取；通过对应分支通道的池化层对多尺度特征图进行下采样，获取对应医学影像的关键特征图；将经过池化层获取的关键特征图中低于预设阈值分辨率的特征图上采样到预设分辨率，并将上采样的特征图与前一层的特征图进行加权融合，获取新的特征图；将不同尺度新的特征图及关键特征图进行加权融合，生成对应模态医学影像的高维度特征；加权融合公式为：，其中为反卷积转化函数，、为权重系数，为前一层特征图，为当前特征图；其中在对各模态医学影像分别进行特征提取前，包括：对不同模态的医学影像数据进行噪声去除及图像增强，获取第一医学影像集；对第一医学影像集中的彩色图像转换为灰度图像，获取第二医学影像集；对第二医学影像集进行归一化处理，获取第三医学影像集； 基于注意力机制及不同模态医学影像的高维度特征，获取不同模态医学影像之间的关联信息； 基于不同模态之间的关联信息，获取互补特征，将互补特征进行融合，获取融合后的综合特征；对综合特征进行推理预测，获取跨模态医学影像的智能预测结果。

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郑州大学;郑州大学第一附属医院，其通讯地址为：450001 河南省郑州市建设东路50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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