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龙图腾网恭喜中通服创立信息科技有限责任公司申请的专利一种基于多模态图像融合的医学影像分析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：CN119693365B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202510205811.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于多模态图像融合的医学影像分析方法及系统是由裴贵军;杜良辉;赵永义;刘浪设计研发完成，并于2025-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态图像融合的医学影像分析方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于多模态图像融合的医学影像分析方法及系统，涉及医学图像处理技术领域，所述医学影像分析方法包括：生成训练数据集；训练数据集由像素级对齐并标注的医学影像RGB域图像和RAW域图像对构成；构建目标检测网络；所述目标检测网络包括主干网络和检测头，并在所述主干网络和检测头之间引入双模态特征增强模块实现跨模态特征的深度融合，利用双重增强机制分别在语义和空间维度强化RGB域图像和RAW域图像的特征；利用所述训练数据集对所述目标检测网络进行训练，得到医学影像检测模型；利用所述医学影像检测模型对实时采集的医学影像进行分析，以快速准确地实现所述医学影像中病变区域的检测与分类。

本发明授权一种基于多模态图像融合的医学影像分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态图像融合的医学影像分析方法，其特征在于，所述医学影像分析方法包括：生成训练数据集；训练数据集由像素级对齐并标注的医学影像RGB域图像和RAW域图像对构成，其中，RAW域图像包括直接获取的真实RAW域图像以及通过对RGB域图像进行预处理生成的合成RAW域图像；构建目标检测网络；所述目标检测网络包括主干网络和检测头，并在所述主干网络和检测头之间引入双模态特征增强模块实现跨模态特征的深度融合，利用双重增强机制分别在语义和空间维度强化RGB域图像和RAW域图像的特征；利用所述训练数据集对所述目标检测网络进行训练，得到医学影像检测模型；其中，RGB域图像和RAW域图像作为所述目标检测网络的输入，标注信息作为所述目标检测网络的输出；利用所述医学影像检测模型对实时采集的医学影像进行分析，以快速准确地实现所述医学影像中病变区域的检测与分类；所述双模态特征增强模块包括：动态融合与通道增强模块，和动态空间交互与增强模块；其中，所述动态融合与通道增强模块用于实现RGB特征和RAW特征的融合增强和通道增强；在融合增强阶段，将RGB特征和RAW特征在通道维度拼接后，通过动态卷积和逆瓶颈层提取多尺度的全局和局部特征；所述动态卷积结合深度分离卷积和逐点卷积，捕获模态间的空间交互关系；所述逆瓶颈层通过扩展和压缩通道维度实现特征的非线性优化；在通道增强阶段，利用全局平均池化和全局最大池化提供特征的全局统计信息，生成动态的通道权重；通过全连接层对所述全局统计信息进行非线性变换，生成适用于RGB特征和RAW特征的独立动态权重；将动态权重与融合增强后的特征逐元素相乘，对每个模态进行自适应优化，并通过残差路径保留原始特征信息，输出增强后的模态特征至所述动态空间交互与增强模块；所述动态空间交互与增强模块对输入的RGB特征和RAW特征分别进行多尺度空间特征提取；然后，通过逐点卷积在通道维度上压缩多尺度空间特征，生成单通道的RGB特征和RAW特征表示；之后，将RGB特征和RAW特征通过通道维度拼接，并采用逐点卷积进一步压缩融合为单一通道表示；融合特征通过通道注意力机制进行动态增强，之后通过独立的动态卷积模块生成适用于RGB域图像和RAW域的增强特征；最终，输出优化后的RGB特征和RAW特征。

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