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龙图腾网获悉西南医科大学附属医院申请的专利基于多模态数据的甲状腺结节辅助诊断模型构建方法、系统及存储介质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：CN121483648B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202610007199.3，技术领域涉及：G16H50/70；该发明授权基于多模态数据的甲状腺结节辅助诊断模型构建方法、系统及存储介质是由周翔宇;乔德辉;黄伟庭;罗亚梅;唐泳;潘越设计研发完成，并于2026-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态数据的甲状腺结节辅助诊断模型构建方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于多模态数据的甲状腺结节辅助诊断模型构建方法、系统及存储介质。所述方法包括：获取多模态甲状腺结节医疗数据；利用单模态分类模型分别对各个模态的甲状腺结节医疗数据进行分类处理，获得所述各个模态的甲状腺结节医疗数据对应的各个甲状腺结节中间分类结果；将所有甲状腺结节中间分类结果进行加权融合，得到基于多模态甲状腺结节医疗数据的甲状腺结节良恶性分类结果。本申请实施例采用单模态分类模型对每种模态的医疗数据进行分类处理，省去了将多模态数据转换为结构化数据的步骤，在处理数据时效率更高；本申请实施例还可以对甲状腺结节进行诊断、监测和治疗，辅助临床医师提高甲状腺结节的诊断效率，减少临床负担。

本发明授权基于多模态数据的甲状腺结节辅助诊断模型构建方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态数据的甲状腺结节辅助诊断模型构建方法，其特征在于，所述方法包括： 获取多模态甲状腺结节医疗数据；其中，所述多模态甲状腺结节医疗数据包括临床数据和图像数据； 利用单模态分类模型分别对各个模态的甲状腺结节医疗数据进行分类处理，获得所述各个模态的甲状腺结节医疗数据对应的各个甲状腺结节中间分类结果； 将所有甲状腺结节中间分类结果进行加权融合，得到基于多模态甲状腺结节医疗数据的甲状腺结节良恶性分类结果； 其中，在所述甲状腺结节医疗数据包括超声图像和细胞学图像的情况下，所述方法还包括：对图像数据样本进行数据增强操作，以获得多个中间图像数据样本；构建至少两种不同的图像分类网络作为候选第一分类模型，将采集到的医学图像样本及其对应的分类标签作为候选第一分类模型的输入，在训练过程中，基于迁移学习策略，将预训练的图像特征提取网络作为基础模型，对输入图像进行特征提取，获取特征向量，随后将其输入至构建的全连接层分类器中，进行特征处理与分类判别；采用五折交叉验证法对所述至少两种候选第一分类模型进行验证，获得各个候选第一分类模型的准确率数据；基于所述各个候选第一分类模型的准确率数据，从至少两种候选第一分类模型选择曲线下面积性能最佳的模型作为第一分类模型，使所述第一分类模型基于所述图像数据，对甲状腺结节进行良恶性分类； 其中，在所述图像数据包括超声图像或者细胞学图像的情况下，所述第一分类模型包括第一超声分类模型或者第一细胞分类模型；其中，所述第一超声分类模型用于对超声图像进行分类，获得第一中间分类结果；所述第一细胞分类模型用于对细胞学图像进行分类，获得第二中间分类结果； 其中，在所述甲状腺结节医疗数据包括临床数据的情况下，所述方法还包括：获取多个临床数据样本；对所述多个临床数据样本进行数据预处理；基于数据预处理后的多个临床数据，将每个样本表示为特征向量，并输入至至少两种不同的机器学习算法进行建模训练，得到至少两种候选第二分类模型；采用五折交叉验证方法对候选第二分类模型进行训练与验证，在训练过程中使用随机梯度下降优化算法对模型参数进行迭代更新，并采用网格搜索方法进行调优；从所述至少两种候选第二分类模型选择曲线下面积性能最佳的模型作为第二分类模型，使所述第二分类模型基于所述临床数据，对甲状腺结节进行良恶性分类，获得第三中间分类结果；其中，所述数据预处理包括：对分类属性进行量化编码、删除缺失值超过预设比例的特征、以及对数值型特征进行最大-最小归一化处理，以提高模型训练的稳定性； 其中，将所有甲状腺结节中间分类结果进行加权融合，得到基于多模态甲状腺结节医疗数据的甲状腺结节良恶性分类结果，包括：接收第一超声分类模型输出的第一中间分类结果；接收第一细胞分类模型输出的第二中间分类结果；接收第二分类模型输出的第三中间分类结果；对所述第一中间分类结果、所述第二中间分类结果和所述第三中间分类结果中任意组合进行加权融合，以得到多组中间良恶性分类结果；从所述多组中间良恶性分类结果中选择曲线下面积最佳的结果作为所述甲状腺结节的良恶性分类结果。

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