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龙图腾网获悉大连医科大学申请的专利多模态肿瘤影像特征提取与融合分析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：CN119296735B 。

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：202411362207.3，技术领域涉及：G16H30/20；该发明授权多模态肿瘤影像特征提取与融合分析系统及其方法是由张久玉设计研发完成，并于2024-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本多模态肿瘤影像特征提取与融合分析系统及其方法在说明书摘要公布了：本发明涉及肿瘤影像分析系统技术领域，具体涉及多模态肿瘤影像特征提取与融合分析系统及其方法，包括数据获取模块、多模态特征提取与融合模块、肿瘤预测模块以及优化模块,通过引入堆栈降噪生成对抗网络，本发明有效地提高了特征提取的质量和鲁棒性，能够更好地应对医学影像中的噪声和伪影问题。在特征融合阶段，本发明采用了创新的加权融合策略，不仅充分利用了不同模态之间的互补信息，还有效地避免了信息冗余问题，还结合了卷积神经网络和双向LSTM网络，既能捕捉空间特征，又能有效利用时序信息，从而提高了对肿瘤发展趋势的预测准确性，还引入了遗传算法来优化网络超参数，这种创新的优化方法使得模型能够更好地适应具体的数据集和任务。

本发明授权多模态肿瘤影像特征提取与融合分析系统及其方法在权利要求书中公布了：1.多模态肿瘤影像特征提取与融合分析系统,其特征在于,包括数据获取模块、多模态特征提取与融合模块、肿瘤预测模块以及优化模块,其中:数据获取模块,采用多模态医学影像信息学标准DICOM对输入的多模态影像标定各影像模态对应位置信息,获取每个位置的对应于每个模态的图像数据,针对每个位置的对应每个模态的图像数据进行归一化操作,形成初始分析数据,将初始分析数据输入到多模态特征提取与融合模块;多模态特征提取与融合模块,针对初始分析数据采用堆栈降噪生成对抗网络提取影像特征,针对提取的每个位置的每个模态的像素特征数据进行特征融合,构造肿瘤信息特征矩阵,将肿瘤信息特征矩阵作为肿瘤预测模块的输入;肿瘤预测模块:将肿瘤信息特征矩阵送入具有卷积层的多模态肿瘤影像预测网络,并采用误差反馈机制,微调网络的卷积层参数与双向LSTM网络参数;优化模块:采用遗传算法对多模态肿瘤影像预测网络进行参数优化,形成肿瘤预测模型，所述采用堆栈降噪生成对抗网络提取影像特征,包括如下过程:1基于卷积神经网络构建生成器,生成器网络结构包括特征提取层、下上采样层以及激活层,生成器在迭代过程中生成与输入数据相近的生成图像,使生成图像与标签数据尽量接近;2构建判别器,判别器网络结构包括特征提取层以及输出层,通过多级卷积对输入图像进行特征提取,形成多级输入特征图,判别器通过输出层输出最终特征向量;3搭建生成器与判别器之间的损失函数,通过计算训练更新生成器与判别器内的参数;4针对判别器与生成器的损失函数进行对抗训练,不断交替迭代,迭代达到稳定平衡状态时,得到生成器的待处理图像的输出结果。

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大连医科大学，其通讯地址为：116041 辽宁省大连市旅顺口区旅顺南路西段9号；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”。

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