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龙图腾网恭喜电子科技大学申请的专利多模态医学数据渐进融合的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：CN119004362B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-20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：202411032143.0，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权多模态医学数据渐进融合的方法及系统是由邱航;陈翁祥;阳旭菻设计研发完成，并于2024-07-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本多模态医学数据渐进融合的方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于特征融合技术领域，公开了多模态医学数据渐进融合的方法及系统。本发明通过渐进融合方法，基于跨层次注意力机制实现层次融合特征向量交互，利用残差网络缓解因层数增加导致浅层信息容易丢失的问题，以渐进交互的方式使得渐进融合特征所包含的层次信息最大化。本发明提供了动态图学习方法，通过图自适应学习，捕捉特征的非线性相互作用关系，降低相似矩阵的异质性，提高了信息传递的准确性；该自适应学习过程中针对每个患者的特征进行阈值预测，以对相似矩阵进行剪枝，使得剪枝后的相似矩阵更准确。

本发明授权多模态医学数据渐进融合的方法及系统在权利要求书中公布了：1.多模态医学数据渐进融合的方法，其特征在于，包含：提取患者的多模态医学数据的N层特征，N为＞2的整数，所述多模态医学数据包含影像数据、结构化电子病历数据和文本数据，提取得到的N层特征包含N层影像特征、N层结构化电子病历特征和N层文本特征；将每层特征中所有模态特征进行融合得到N个层次融合特征；将每层的层次融合特征分别对齐；基于跨层注意力机制融合第一层和第二层各自对齐的层次融合特征，得到第一渐进融合特征后，再基于跨层注意力机制将第一渐进融合特征和第三层对齐的层次融合特征进行融合，得到第二渐进融合特征，以此类推，重复此基于跨层注意力机制融合步骤，直至完成N层对齐的层次融合特征的融合；将每层特征中所有模态特征进行融合得到N个层次融合特征的方法为：针对每层特征，将该层特征中所有模态特征映射后拼接为拼接特征；筛选出拼接特征中与下游任务高相关性的重要特征；根据筛选得到的重要特征计算患者与患者的相似矩阵；将相似矩阵剪枝后与所述重要特征进行信息传递，得到每层的层次融合特征。

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