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龙图腾网获悉中国科学院计算技术研究所申请的专利一种基于多模态融合的肿瘤分类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：CN115019405B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202210594803.9，技术领域涉及：G06V40/60；该发明授权一种基于多模态融合的肿瘤分类方法及系统是由刘宏;焦梦磊;王向东;钱跃良设计研发完成，并于2022-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态融合的肿瘤分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于多模态融合的肿瘤分类方法和系统，包括：根据来自同一位用户的多模态影像构建多模态图，多模态图中顶点为该多模态影像中单帧影像，多模态图中边为模态相异的顶点间的匹配边；使用肿瘤分类模型对多模态图中所有匹配边进行特征的提取和融合，得到每条边的置信度；根据每条边的置信度，选择并构建出一个可信边集合，将可信边集的置信度和该用户的临床信息进行加权融合，得到该多模态影像建图的肿瘤识别结果。由此能够结合用户不同模态的影像数据，进行肿瘤高精度分类。

本发明授权一种基于多模态融合的肿瘤分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态融合的肿瘤分类方法，其特征在于，包括： 步骤1、根据来自同一位用户的多模态影像构建多模态图，多模态图中顶点为该多模态影像中单帧影像，多模态图中边为模态相异的顶点间的匹配边； 步骤2、使用肿瘤分类模型对多模态图中所有匹配边进行特征的提取和融合，得到每条边的置信度； 步骤3、根据每条边的置信度，选择并构建出一个可信边集合，将可信边集的置信度和该用户的临床信息进行加权融合，得到该多模态影像建图的肿瘤识别结果； 其中该肿瘤分类模型的训练过程包括： 利用未标注的肿瘤影像数据，构造自监督学习任务，得到一个初始编码器，提取肿瘤影像的通用特征；该初始编码器以图像重建任务为前置任务，以特征提取模型作为编码器来提取输入影像的特征，然后解码器根据该输入影像的特征恢复得到原图像，以编码器能够提取出样本的关键特征来使解码器能够更好的恢复影像为训练目标，训练该编码器，将训练完成的编码器迁移到多模态融合模型； 确定待识别的肿瘤类别以及影像模态，获取多组多模态影像作为训练数据，每一组训练数据均来源于同一位患者，同时获取该训练数据对应的病理诊断数据，并对原始数据中肿瘤区域进行检测和定位，并存储对应的肿瘤区域位置信息； 根据该病理诊断数据对多模态图中的每一条边附上相应的类别信息，作为边的标签；多模态融合模型的输入是多模态图中的边，多模态融合模型的每个分支对边上每个顶点所对应的影像进行特征提取，并在特征空间层面进行融合；使用多模态融合模型的全连接网络对融合后的特征进行预测，输出其预测概率，并通过损失函数将模型的预测概率和边所对应的标签进行损失的计算、梯度的反向传播、以训练该多模态融合模型，并将训练完成后的多模态融合模型作为该肿瘤分类模型。

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