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龙图腾网获悉中南大学申请的专利基于多模态数据的新生儿眼底图像分类方法及成像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：CN120126204B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202510614711.6，技术领域涉及：G06V40/18；该发明授权基于多模态数据的新生儿眼底图像分类方法及成像方法是由梁毅雄;郭杰;江冰;张骁设计研发完成，并于2025-05-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态数据的新生儿眼底图像分类方法及成像方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态数据的新生儿眼底图像分类方法及成像方法，包括获取现有的新生儿眼底图像数据并处理构建训练数据集；选取若干新生儿眼底图像进行文本标注；离线状态下提取文本特征并提取对应的图像特征；基于预训练的图像编码器和文本编码器进行文本特征生成器的训练；构建包括了图像预测模块、伪文本预测模块和融合模块的新生儿眼底图像分类初始模型并训练得到训练后的新生儿眼底图像分类模型；采用新生儿眼底图像分类模型进行实际的新生儿眼底图像的分类。本发明不仅能够实现基于多模态数据的新生儿眼底图像分类，而且可靠性更高，精确性更好。

本发明授权基于多模态数据的新生儿眼底图像分类方法及成像方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态数据的新生儿眼底图像分类方法，其特征在于包括如下步骤： S1.获取现有的新生儿眼底图像数据； S2.对步骤S1获取的新生儿眼底图像进行图像处理，以构建训练数据集；同时，选取若干新生儿眼底图像进行文本标注； S3.在离线状态下，提取进行了文本标注的新生儿眼底图像的文本特征，同时提取对应的新生儿眼底图像的图像特征； S4.将步骤S3获取的文本特征及对应的图像特征作为第一训练集，基于预训练的图像编码器和文本编码器，进行文本特征生成器的训练；文本特征生成器用于生成输入图像的实例级伪文本特征； S5.构建包括了图像预测模块、伪文本预测模块和融合模块的新生儿眼底图像分类初始模型； 其中，基于预训练的图像编码器、注意力机制和线性层构建图像预测模块，用于生成输入图像的图像分类预测结果；基于预训练的图像编码器、步骤S4得到的训练后的文本特征生成器、注意力机制和线性层构建伪文本预测模块，用于先生成输入图像的实例级伪文本特征，再基于实例级伪文本特征生成伪文本分类预测结果；基于信息熵方案构建融合模块，用于对生成的图像分类预测结果和伪文本分类预测结果进行融合，以得到最终的新生儿眼底图像分类结果； S6.采用步骤S2构建的训练数据集，对步骤S5构建的新生儿眼底图像分类初始模型进行训练，得到训练后的新生儿眼底图像分类模型； S7.采用步骤S6得到的新生儿眼底图像分类模型，进行实际的新生儿眼底图像的分类。

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