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龙图腾网恭喜安徽大学申请的专利多模态特征融合Mamba用于医学报告自动生成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：CN119479969B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202510013977.5，技术领域涉及：G16H10/60；该发明授权多模态特征融合Mamba用于医学报告自动生成方法是由孙登第;沐超凡;赵海峰设计研发完成，并于2025-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本多模态特征融合Mamba用于医学报告自动生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种多模态特征融合Mamba用于医学报告自动生成方法，将原始医学图像输入视觉特征提取模块输出视觉特征；将原始医学报告输入文本特征提取模块，输出文本特征；将视觉特征和文本特征分别输入SSM‑Attention视觉文本特征整合模块，输出新的视觉特征和文本特征；新视觉特征输入Transformer编码器，增强视觉特征提取高级视觉特征；将文本特征和增强后的高级视觉特征输入多模态融合Mamba模块输出融合特征，将融合特征输入Transformer解码器自动生成医学报告。本发明的SSM‑Attention、MultimodalMamba可独立发展和改进，同时也方便将新开发的技术模块集成进来，并不仅限与医学影像与文本特征的融合，他适用于任何的多模态的特征进行融合。

本发明授权多模态特征融合Mamba用于医学报告自动生成方法在权利要求书中公布了：1.一种多模态特征融合Mamba用于医学报告自动生成方法，其特征在于，将医学报告和医学图像输入医学报告自动生成网络，包括以下步骤：步骤1、将原始医学图像I输入基于ResNet101的视觉特征提取模块，输出视觉特征；步骤2、将原始医学报告输入基于BERT模型的文本特征提取模块，输出文本特征；步骤3、将步骤1所得视觉特征和步骤2所得文本特征分别输入SSM-Attention视觉文本特征整合模块；SSM-Attention视觉文本特征整合模块分别对视觉特征和文本特征进行单独处理，每类特征处理过程都如下：步骤3.1、进行线性变换，得到两个新序列和；步骤3.2、将新序列依次经归一化层、线性层、激活函数SiLu、卷积层、状态空间模块SSM以及归一化层处理；同时，将新序列依次经归一化层、卷积层、激活函数ReLU、自注意力机制和归一化层处理；步骤3.3、将步骤3.2处理后所得两个序列相乘生成门控特征，通过线性变换并与原始输入的视觉特征或文本特征相加，输出新的视觉特征和新的文本特征；步骤4、将步骤3所得视觉特征输入Transformer编码器，通过Transformer编码器增强视觉特征；步骤5、将步骤3得到的文本特征为和经Transformer编码器增强后的视觉特征一起输入多模态融合Mamba模块，多模态融合Mamba模块中，文本特征和视觉特征进入第一层多模Mamba网络后，输出；与文本特征进入第二层多模Mamba网络后，输出新的；新的和文本特征进入第三层多模Mamba网络，输出融合特征；上述多模态融合Mamba模块包括三层相同结构的多模态Mamba网络，每一层多模Mamba网络的处理方法为：文本特征依次经归一化层、卷积层、状态空间模块SSM处理，同时，经Transformer编码器增强后的视觉特征执行步骤3.1至步骤3.2得到两个序列，所得两个序列再与处理后的文本特征相加得到新的视觉特征；这一层所得新的视觉特征和新的文本特征一起送入下一层网络结构；表达式如下：对于视觉特征处理如下： ； ； 是通过乘以作为门控因子，生成门控后的特征，形成输出序列；；对于文本特征处理如下： ； ； ；最终，融合特征表达如下： ；步骤6、将融合特征输入Transformer解码器自动生成医学报告。

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