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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利基于多模态数据的乳腺良性疾病诊断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：CN119028573B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411211429.5，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权基于多模态数据的乳腺良性疾病诊断系统是由付超;朱毅;薛旻;崔凯旋;王冬越设计研发完成，并于2024-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态数据的乳腺良性疾病诊断系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多模态数据的乳腺良性疾病诊断系统、存储介质和电子设备，涉及计算机辅助诊断领域。本发明中，将图像和文本的诊断信息有效整合，利用融合后的综合特征向量进行精准的乳腺良性疾病的分类诊断，帮助医生做出准确的临床决策。所提出的加权融合方法不仅提高了诊断的准确性，还确保了整个诊断过程的高效性和可靠性，适用于乳腺良性疾病的临床诊断应用。提出的两阶段大模型处理流程，结合了结构化数据生成和分类预测的优势，使得乳腺良性疾病的诊断更加高效和准确。此外，结合多种深度学习技术和注意力机制，能够显著提高图像分类的准确性和鲁棒性，减少误诊风险，并在实际临床应用中展现出卓越的潜力。

本发明授权基于多模态数据的乳腺良性疾病诊断系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态数据的乳腺良性疾病诊断系统，其特征在于，包括： 原始数据获取模块，用于获取并预处理乳腺良性疾病患者的诊断报告以及超声图像； 文本数据诊断预测模块，用于针对预处理后的诊断报告，基于预设的两阶段大模型，获取第一诊断分类结果；其中所述两阶段大模型采用微调后的LLaMA-3-8B模型； 图像数据诊断预测模块，用于针对预处理后的超声图像，基于预设的多重深度学习网络，获取第二诊断分类结果； 诊断结论获取模块，用于分别向量化所述第一诊断分类结果和第二诊断分类结果，加权融合后获取最终的诊断分类结果； 所述针对预处理后的诊断报告，基于预设的两阶段大模型，获取第一诊断分类结果；包括： 在第一阶段，采用LoRA方法微调第一LLaMA-3-8B模型的q_proj层和v_proj层，并将预处理后的诊断报告作为微调后的第一LLaMA-3-8B模型的输入，以将文本数据结构化处理； 第二阶段，采用LoRA方法微调第二LLaMA-3-8B模型的q_proj层和v_proj层，并将结构化的文本数据作为微调后的第二LLaMA-3-8B模型的输入，获取所述第一诊断分类结果。

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合肥工业大学，其通讯地址为：230009 安徽省合肥市包河区屯溪路193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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