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龙图腾网获悉厦门理工学院申请的专利多模态青光眼检测方法、介质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：CN121304676B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511864616.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权多模态青光眼检测方法、介质及系统是由洪朝群;成海希;张锴;卢旻龙;廖丹萍设计研发完成，并于2025-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本多模态青光眼检测方法、介质及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多模态青光眼检测方法、介质及系统，其中方法包括：获取待检测样本对应的原始多模态数据；通过骨干网络输出眼底图图像数据对应的第一分支特征、光学相干断层扫描数据对应的第二分支特征，以及厚度图数据对应的第三分支特征；对第一分支特征和第三分支特征施加双向交叉注意力，以得到第一分支特征和第三分支特征对应的交叉注意力结果；基于交叉注意力结果和第一分支特征进行门控融合，以得到融合表征，并将融合表征输入分类头，以通过分类头预测待检测样本对应的分级结果；能够基于多模态数据对青光眼进行有效检测，提高青光眼检测结果的准确性和可参考性。

本发明授权多模态青光眼检测方法、介质及系统在权利要求书中公布了：1.一种多模态青光眼检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取待检测样本对应的原始多模态数据，其中所述原始多模态数据包括眼底图图像数据、光学相干断层扫描数据和厚度图数据； 将所述眼底图图像数据输入到并行骨干网络，以通过所述骨干网络输出所述眼底图图像数据对应的第一分支特征，并将所述光学相干断层扫描数据输入到并行骨干网络，以通过所述骨干网络输出所述光学相干断层扫描数据对应的第二分支特征，以及将所述厚度图数据输入到并行骨干网络，以通过所述骨干网络输出所述厚度图数据对应的第三分支特征； 对所述第一分支特征和所述第三分支特征施加双向交叉注意力，以得到所述第一分支特征和所述第三分支特征对应的交叉注意力结果； 基于所述交叉注意力结果和所述第一分支特征进行门控融合，以得到融合表征，并将所述融合表征输入分类头，以通过所述分类头预测所述待检测样本对应的分级结果； 其中，通过以下公式对所述第一分支特征和所述第三分支特征施加双向交叉注意力： ； 其中，表示融合表征，表示第一拆分权重，表示第一路紧凑特征，表示第二拆分权重，表示第二路紧凑特征，表示第三拆分权重，表示第三路紧凑特征； ； 其中，表示归一化权重，表示初始权重的堆叠张量； ； ； ； 其中，表示第一初始权重，表示第一线性变换的权重矩阵，表示与所述第一线性变换的权重矩阵对应的偏置向量，表示第二初始权重，表示第二线性变换的权重矩阵，表示与所述第二线性变换的权重矩阵对应的偏置向量，表示第三初始权重，表示第三线性变换的权重矩阵，表示与所述第三线性变换的权重矩阵对应的偏置向量。

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