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龙图腾网恭喜杭州电子科技大学申请的专利角膜炎前房图像多模态多尺度特征分支融合分类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：CN116881849B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202310909066.1，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权角膜炎前房图像多模态多尺度特征分支融合分类方法是由柯怡然;王亚奇;王艺臻;贾刚勇;饶欢乐设计研发完成，并于2023-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本角膜炎前房图像多模态多尺度特征分支融合分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种角膜炎前房图像多模态多尺度特征分支融合分类方法。该方法包括：多模态输入并对输入的数据进行预处理；图像数据通过多尺度自注意力融合特征图生成器得到两种图像模态数据在不同尺度下的融合特征图；对提取到的特征图输入到不同的分支进行处理，将分别得到的特征图自适应池化形成各自的特征向量；最后，将两种图像数据特征向量和文本数据的向量进行加权求和，并输入全连接层和ReLU激活函数进行计算，得出最终的向量进行结果预测。本发明充分利用医疗影像数据和文本数据，挖掘和利用模态之间的关联性息，增强特征表达能力，提高了对多样性的图像识别和判断能力，全面且准确地提高了分类性能。

本发明授权角膜炎前房图像多模态多尺度特征分支融合分类方法在权利要求书中公布了：1.角膜炎前房图像多模态多尺度特征分支融合分类方法，其特征在于该方法包括以下步骤：步骤1）、多模态预处理，其中的模态包括角膜炎前房裂隙灯图像、前房OCT图像和OCT图像对应的文本数据；步骤2）、将步骤1）预处理后得到的角膜炎前方裂隙灯图像模态数据和前方OCT图像模态数据通过多尺度自注意力融合特征图生成器得到两种图像模态数据在不同尺度下的融合特征图；步骤3）、提取步骤2）融合后的两个特征图，并一起输入到不同的分支进行处理；其中：第一个分支使用混合注意力网络对两个特征图进行处理后得到一个特征图；第二个分支使用双层MLP融合策略对两个特征图进行处理得到另一个特征图；将两个分支分别得到的两个特征图自适应池化形成各自的特征向量；步骤4）、对步骤3）中提取到的特征向量以及1）中得到的文本数据的向量利用加权求和的方式再次融合；输入全连接层和ReLU激活函数进行计算，得出最终的向量，进而进行结果预测并同时进行损失函数的计算，利用损失函数反向传播来更新参数。

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杭州电子科技大学，其通讯地址为：310018 浙江省杭州市下沙高教园区2号大街；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”。