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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于多模态数据的类风湿关节炎活动度分级装置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：CN116797572B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202310755346.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于多模态数据的类风湿关节炎活动度分级装置是由林兰芬;余昕遥;牛子未;孙浩;秦锐;白振甲设计研发完成，并于2023-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态数据的类风湿关节炎活动度分级装置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类风湿关节炎活动度分级装置，主要包括：影像预处理模块，用于将病例的多张关节影像转换为影像特征；提取模块，用于使用TransformerD提取全部关节影像特征；优化影像表征模块，用于获得对应影像的病变分类预测和影像整体的疾病分级预测，并与对应病变标签计算第一交叉熵损失；其他模态特征提取模块，用于使用MLP提取其他模态特征并增强；特征融合模块，用于使用TransformerP对上述各模态特征进行交互和融合，获得多模态数据的疾病分级预测，并与真实分级标签计算第二交叉熵损失；损失函数优化模块，用于训练疾病活动度分级预测网络；疾病分级预测模块，用于给定病例的关节影像和其他模态数据，分级预测网络输出该病例疾病活动度。

本发明授权基于多模态数据的类风湿关节炎活动度分级装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态数据的类风湿关节炎活动度分级装置，其特征在于，包括： 影像预处理模块，用于对于一个病例的多张关节影像进行归一化编码，得到编码矩阵，并将所述编码矩阵转换为关节影像特征； 提取模块，用于使用TransformerD提取全部关节影像特征，得到每个关节影像所对应的特征及分类特征； 优化影像表征模块，用于将所述每个关节影像所对应的特征及分类特征输入至第一前馈神经网络FFN中，以获得对应影像的病变分类预测和影像整体的疾病活动度分级预测，并与真实的影像病变类别以及疾病活动度分级标签计算第一交叉熵损失； 其他模态特征提取模块，用于使用MLP提取全部关节的其他模态特征，分别得到基础信息和实验室检查数据的特征，再使用交叉注意力机制对二者进行增强，得到增强后的特征； 特征融合模块，用于将每个关节影像所对应的特征以及增强后的特征输入至特征融合TransformerP中进行特征交互和融合，得到融合特征，并将融合特征输入至第二前馈神经网络FFN中，获得多模态数据的疾病活动度分级预测，并将疾病活动度分级预测与真实疾病活动度分级计算第二交叉熵损失； 损失函数优化模块，用于以总损失为第一交叉熵损失和第二交叉熵损失的线性组合对疾病活动度分级预测网络进行训练，通过迭代更新该预测网络的参数，直至总损失函数达到预设收敛条件，所述疾病活动度分级预测网络由提取模块、优化影像表征模块、特征融合模块组成； 疾病分级预测模块，用于给定病例的多张关节影像、基础信息和实验室检查数据，输入至训练好的疾病活动度分级预测网络，输出该病例属于各个疾病活动度级别。

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