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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利一种基于共注意力模态前融合的预后预测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：CN119904409B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411734974.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于共注意力模态前融合的预后预测方法是由俞章盛;夏瑜葭设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于共注意力模态前融合的预后预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于共注意力模态前融合的预后预测方法，该方法通过图神经网络和预训练卷积神经网络分别提取术后病理图像中的细胞相互作用特征和形态特征，以构建病理组学表示，利用人工预定义特征组和预训练放射大模型提取影像图像中的形状纹理和形态特征形成影像组学表示，采用共注意力机制捕捉病理组学与影像组学之间的交互作用，获得基于影像共注意力下的跨模态病理组学表示，最后输入两个多实例学习模块，以获得预后预测结果。与现有技术相比，本发明全面整合了病理和影像的多组学与形态学信息，并通过共注意力多实例学习框架有效捕捉二者间的交互作用用于预后预测，显著提升了传统分级分期指标、单模态模型及多模态后融合方法在预后预测中的准确性。

本发明授权一种基于共注意力模态前融合的预后预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于共注意力模态前融合的预后预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、图像获取与预处理：获取术后病理图像和三维术前影像序列并分别进行预处理，其中，所述术后病理图像为经过放大的H-E染色术后病理图像，对术后病理图像进行切块、过滤、染色归一化预处理，对三维术前影像序列进行肿瘤区域勾画预处理； 步骤S2、提取病理组学表示：对术后病理图像中的每一病理小块应用图神经网络及预训练卷积神经网络，分别提取所有病理图像小块中的细胞相互作用特征和形态特征，以形成病理组学表示；单个病理小块的病理特征由细胞相互作用特征与形态特征的拼接构成，单个患者的病理组学被表示为病理组织中所有病理小块实例聚合成的包； 步骤S3、提取影像组学表示：利用术前影像序列及其勾画的肿瘤区域，基于人工预定义特征组以及预训练放射大模型，从影像序列中提取形状、纹理及形态特征，以形成影像组学表示； 步骤S4、捕捉病理与影像组学交互作用：基于提取的病理组学表示和影像组学表示，使用共注意力机制模块捕捉二者之间的关联和交互作用，得到基于影像共注意力下的跨模态病理组学表示； 步骤S5、多实例学习下的预后预测：将影像组学表示和基于影像共注意力下的跨模态病理组学表示分别输入两个多实例学习模块，聚合组学信息，得到预后预测结果。

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