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龙图腾网获悉广州医科大学申请的专利基于多模态特征主动脉夹层预测模型的构建方法和设备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：CN118887401B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202410916463.6，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于多模态特征主动脉夹层预测模型的构建方法和设备是由周梓杰;司徒志权;骆彦德;袁心辰;容兆威;李琪;林云海;谢国喜设计研发完成，并于2024-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态特征主动脉夹层预测模型的构建方法和设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于多模态特征主动脉夹层预测模型的构建方法、系统、设备、介质和程序产品，涉及智能医疗领域。所述方法包括：获取训练集样本中主动脉夹层的NCE‑CT影像；基于NCE‑CT影像进行训练得到主动脉管状特征；基于所述NCE‑CT影像进行主动脉分割得到主动脉分割特征；获取分割提示，将主动脉分割特征和分割提示、主动脉管状特征输入具有多头注意力网络的交叉关注网络，得到融合分割特征；将所述融合分割特征输入多头自注意力网络，将输入后得到的结果与所述主动脉分割特征逐元素相加，得到显示分割结果的预测模型。

本发明授权基于多模态特征主动脉夹层预测模型的构建方法和设备在权利要求书中公布了：1.基于多模态特征主动脉夹层预测模型的构建方法，其特征在于，所述方法包括：S1：获取训练集样本中主动脉夹层的NCE-CT影像；S2：基于NCE-CT影像进行训练得到主动脉管状特征；基于NCE-CT影像进行主动脉分割得到主动脉分割特征；主动脉管状特征基于管状特征预测模型得到，管状特征预测模型的构建方法包括：S201：获取训练集样本中主动脉夹层与NCE-CT影像配对的CE-CT影像；S202：利用残差网络提取NCE-CT影像中主动脉的高尺度特征和低尺度特征；S203：基于高尺度特征得到偏移量；基于偏移量指导低尺度特征的位置偏移，将低尺度特征发生位置偏移后的值和偏移量输入多头自注意力网络进行融合得到管状特征数据；获取管状提示，将管状特征数据和管状提示、主动脉分割特征输入具有多头注意力网络的交叉关注网络，得到融合管状特征；将融合管状特征与所述管状特征数据逐元素相加，并基于逐元素相加得到的结果输出学生模型分类结果；S204：基于NCE-CT影像对预训练大模型做调整得到教师模型，得到对应的教师模型分类结果；基于教师模型分类结果与学生模型分类结果，利用知识蒸馏优化学生模型，得到构建好的学生模型即为所述管状特征预测模型；S3：获取分割提示，将主动脉分割特征和分割提示、主动脉管状特征输入具有多头注意力网络的交叉关注网络，得到融合分割特征；S4：将融合分割特征输入多头自注意力网络，将输入后得到的结果与所述主动脉分割特征逐元素相加，得到显示分割结果的预测模型。

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