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龙图腾网获悉四川大学华西医院申请的专利基于多模态深度学习的膝关节炎早期诊断系统及其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：CN119495419B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202411759451.3，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权基于多模态深度学习的膝关节炎早期诊断系统及其方法是由朱柯嘉设计研发完成，并于2024-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态深度学习的膝关节炎早期诊断系统及其方法在说明书摘要公布了：本发明涉及医疗诊断系统技术领域，具体涉及基于多模态深度学习的膝关节炎早期诊断系统及其方法，数据收集模块用于采集并预处理包括膝关节X光影像数据、MRI影像数据以及临床评估数据在内的多模态数据，模型构建模块通过结合卷积神经网络和Transformer架构构建深度学习模型，并采用特征自动学习模块和潜在关系挖掘模块实现从多模态数据到临床评估表型标签的映射，同时集成Grad‑CAM可解释性方法用于理解模型预测依据，且持续收集诊断数据以反馈至数据收集模块进行模型优化，卷积网络善于捕捉局部图像特征，而Transformer架构则擅长建模长程依赖关系，两者的结合大大提升了模型的特征提取和关系建模能力。

本发明授权基于多模态深度学习的膝关节炎早期诊断系统及其方法在权利要求书中公布了：1.基于多模态深度学习的膝关节炎早期诊断系统，其特征在于，包括数据收集模块、模型构建模块以及系统部署模块，其中所述数据收集模块用于采集并预处理包括膝关节X光影像数据、MRI影像数据以及临床评估数据在内的多模态数据，所述模型构建模块通过结合卷积神经网络和Transformer架构构建深度学习模型，并采用特征自动学习模块和潜在关系挖掘模块实现从多模态数据到临床评估表型标签的映射，同时集成Grad-CAM可解释性方法用于理解模型预测依据，所述系统部署模块负责部署诊断系统并提供在线服务，且持续收集诊断数据以反馈至所述数据收集模块进行模型优化； 所述模型构建模块中的特征自动学习模块采用具有n×m个卷积核的双层卷积神经网络结构从多模态图像数据中提取n×m维度的特征向量，所述潜在关系挖掘模块采用具有h个注意力头的Transformer架构，通过设置查询矩阵、键矩阵和值矩阵实现特征间关系的多维度分析，并最终通过加权平均方法合并多头注意力的分析结果； 所述模型构建模块根据卷积层数k的不同采用两种不同的模型架构，当k=1时采用混合模型架构将卷积神经网络的输出作为Transformer的输入，当k1时则单独使Transformer架构并将特征自动学习模块的输出结果输入至多头注意力机制进行进一步分析； 所述模型构建模块通过以下步骤实现模型的可解释性：首先采用软标记方法对预测结果进行预处理，然后对卷积层特征图进行反向传播计算得到权重梯度，接着将所述权重梯度与软标记相乘生成注意力图，最后将所述注意力图与原始特征图相乘得到最终的Grad-CAM可视化结果； 所述系统部署模块包括膝关节炎诊断模块和膝关节炎预测模块，其中所述膝关节炎诊断模块首先接收多模态图像输入，然后通过深度学习模型计算诊断概率，最后基于预设阈值输出诊断结果，所述膝关节炎预测模块则基于历史数据分析疾病发展趋势并输出风险等级。

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