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龙图腾网获悉天津大学申请的专利一种基于深度学习与多模态融合的溶栓预测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：CN119400394B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202411560031.2，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权一种基于深度学习与多模态融合的溶栓预测方法是由刘秀云;何润南;董乐水;夏爽;明东;曹宸;王有为;庞美俊;张阔;宋西姊;施玮设计研发完成，并于2024-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习与多模态融合的溶栓预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习与多模态融合的溶栓预测方法，属于溶栓预测技术领域，包括S1、收集缺血性脑卒中患者的MRI图像，构建脑卒中自动分割模型；S2、图像配准；S3、病灶分割；S4、溶栓预测。本发明提出了基于门控并行Mamba网络的脑卒中自动分割模型，能有效捕捉图像中的长距离依赖关系，快速且准确地实现对缺血性脑卒中病灶的分割，极大地提升了病灶识别的效率与准确性；本发明提出的算法实现了线性时间复杂度，大幅降低了计算资源消耗，突破了现有技术的瓶颈；本发明提出的基于多模态数据的脑卒中溶栓预测模型，为患者是否适合溶栓治疗提供科学的自动化决策支持，提升了医疗决策的质量与安全性。

本发明授权一种基于深度学习与多模态融合的溶栓预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习与多模态融合的溶栓预测方法，其特征在于，具体包括以下步骤： S1、构建分割模型：收集缺血性脑卒中患者的MRI图像，构建基于门控并行Mamba的脑卒中自动分割模型，得到分割模型权重， 所述S1中，门控并行Mamba模块通过门节点和两个并行的分支，调节Mamba模块的信息流，对图像特征进行进一步压缩；图像特征包括批次大小、通道数、图像高度、图像宽度和图像深度； 具体过程为：图像特征经过一个残差块后经过Flatten操作，得到尺寸为的向量其中，、、、、均依次为批次大小、通道数、图像高度、图像宽度和图像深度； 向量，对向量经过层归一化，进入两个分支中，在一个分支中通过Mamba模块后经过门控单元得到权重，将得到的权重与另一个分支得到新的向量相乘，得到向量： ； 式中，，分别为输入至两个分支的特征向量，表示经过门控单元生成权重的过程，为Mamba模块计算过程； 向量经过Reshape后转为，最终经过转置输出大小的向量； S2、图像配准：将待配准的多例无标签溶栓前后MRI图像对齐到同一个空间参考系进行图像配准； S3、病灶分割：对经过S2图像配准后的MRI图像采用S1中得到的分割模型权重进行推理，提取预测标签； S4、溶栓预测：结合S3中得到的预测标签，构建多模态脑卒中溶栓预测模型，将待预测的溶栓前三维MRI、临床特征和影像组学特征作为输入进行溶栓预测，判断患者是否适合溶栓治疗。

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