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龙图腾网获悉杭州电子科技大学;杭州中科先进技术发展有限公司申请的专利基于跨模态时空融合网络的肺结节良恶性分类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：CN119904683B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202411964812.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于跨模态时空融合网络的肺结节良恶性分类方法是由葛瑞泉;沈寅;方昭杰;余潇;庄柯;周冠宇;赵渝程;王昌淼;贾刚勇;范小朋设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于跨模态时空融合网络的肺结节良恶性分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于跨模态时空融合网络的肺结节良恶性分类方法，首先，获取CT图像数据并进行预处理得到ROI图像；然后，通过一个空间特征提取模块提取ROI图像中的空间特征，并获得文本特征；通过时间残差融合模块得到融合后的CT图像时空特征与临床文本特征；将通过时间残差融合模块的输出输入到跨模态注意力融合网络中，进行初步融合得到最终的跨模态注意力图；应用多头自注意力融合块对跨模态注意力图进行进一步融合处理，得到基于最终的融合时空数据与临床数据的特征表示；最后通过一个FC层输出良恶性分类结果。首先在随访的CT图像数据中提取特征，进行时空融合，然后与文本临床数据相结合，有效提升分类的准确性和鲁棒性。

本发明授权基于跨模态时空融合网络的肺结节良恶性分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于跨模态时空融合网络的肺结节良恶性分类方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、获取CT图像数据并进行预处理得到ROI图像； 步骤2、通过一个空间特征提取模块提取ROI图像中的空间特征，并将对应的临床数据，通过词嵌入获得文本特征； 步骤3、通过时间残差融合模块，将自不同时间段t0和t1的空间特征输入，并通过多层次特征融合策略对输入的特征数据进行融合；融合后的特征通过上采样恢复分辨率，并通过全局平均池化进行整合；全局平均池化整合后通过卷积层对多尺度特征进行精细化处理；最后，进行加权融合得到CT图像时空特征； 步骤4、将通过时间残差融合模块时空融合后的CT图像时空特征与文本特征输入到一个跨模态注意力融合网络中，进行初步融合得到最终的跨模态注意力图； 步骤5、应用一个多头自注意力融合模块对跨模态注意力图进行进一步融合处理，得到基于最终的融合时空数据与临床数据的特征表示； 步骤6、最后基于最终的融合时空数据与临床数据的特征表示通过一个FC层输出良恶性分类结果。

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杭州电子科技大学;杭州中科先进技术发展有限公司，其通讯地址为：310018 浙江省杭州市钱塘区白杨街道2号大街1158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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