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龙图腾网恭喜合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)申请的专利基于多模态监督对比学习的脑肿瘤诊断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：CN119786024B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202510290033.2，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权基于多模态监督对比学习的脑肿瘤诊断方法及系统是由张静;王浩宇;李鹏设计研发完成，并于2025-03-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态监督对比学习的脑肿瘤诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多模态监督对比学习的脑肿瘤诊断方法及系统，涉及人工智能技术领域，将患者MRI影像输入到已训练完成的脑肿瘤诊断模型中，以输出脑肿瘤诊断结果；脑肿瘤诊断模型的训练过程如下：获取患者MRI影像并预处理，以构建原始MRI图像集，对原始MRI图像集中同一患者不同模态的MRI影像进行融合，得到融合MRI图像集；将原始MRI图像集和融合MRI图像集进行组合得到组合图像集，基于图像编码器对组合图像集提取影像诊断特征；构建交叉熵损失和多模态监督对比损失，对图像编码器进行监督学习，以训练脑肿瘤诊断模型；该脑肿瘤诊断方法及系统，实现高精度的脑肿瘤诊断。

本发明授权基于多模态监督对比学习的脑肿瘤诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于多模态监督对比学习的脑肿瘤诊断方法，其特征在于，将患者MRI影像输入到已训练完成的脑肿瘤诊断模型中，以输出脑肿瘤诊断结果；脑肿瘤诊断模型的训练过程如下：获取患者MRI影像并预处理，以构建原始MRI图像集，对原始MRI图像集中同一患者不同模态的MRI影像进行融合，得到融合MRI图像集；将原始MRI图像集和融合MRI图像集进行组合得到组合图像集，基于图像编码器对组合图像集提取影像诊断特征；构建交叉熵损失和多模态监督对比损失，对图像编码器进行监督学习，以训练脑肿瘤诊断模型；其中多模态监督对比损失的构建过程如下：若组合图像集中两个样本是相同类别的标签，则定义为正样本对，若组合图像集中两个样本是不同类别的标签，则定义为负样本对；基于正样本对和负样本对构建标签矩阵；计算组合图像集中样本之间的相似度，构建相似度矩阵；基于标签矩阵和相似度矩阵，计算组合图像集中每个样本的对数似然函数，以最大化与正样本对的相似性，同时最小化与其负样本对的相似性；基于对数似然函数计算多模态监督对比损失。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)，其通讯地址为：230000 安徽省合肥市高新区望江西路5089号,中国科学技术大学先进技术研究院未来中心B1205-B1208；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。