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龙图腾网获悉浙江大学;浙江大学金华研究院申请的专利基于脉象和舌象多模态特征的中医体质辨识方法及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：CN119169656B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202411191200.X，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权基于脉象和舌象多模态特征的中医体质辨识方法及装置是由徐新民;孔旭凡;王晨瑶;楼皓;张嫣设计研发完成，并于2024-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于脉象和舌象多模态特征的中医体质辨识方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于脉象和舌象多模态特征的中医体质辨识方法及装置。方法包括：获取不同中医体质的个体的原始脉象信号和舌象图像，进行预处理并特征融合后获得舌象脉象多模态图像，添加类别标签后划分为训练集和验证集；建立包含融合注意力模块的多模态中医体质预测模型并通过训练集和验证集进行训练；获取待辨识的个体的舌象脉象多模态图像，然后通过预测模型确定个体的中医体质。本发明融合脉象信号和舌象图像的多模态数据特征，使得不同模态数据相补充，采用了融合注意力机制的多模态中医体质预测模型，实现了对脉象舌象多模态特征的深度提取，能够更全面且准确的辨识出对应的中医体质类型，辨识结果准确可靠，且便于部署于终端设备。

本发明授权基于脉象和舌象多模态特征的中医体质辨识方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于脉象和舌象多模态特征的中医体质辨识方法，其特征在于，包括： 1获取若干不同中医体质的个体的原始脉象信号和原始舌象图像，对每个原始脉象信号进行信号预处理后获得脉象2D特征图像，对每张原始舌象图像进行图像预处理后获得舌象标准化图像，将每个个体的脉象2D特征图像和舌象标准化图像进行特征融合后获得舌象脉象多模态图像，将每张舌象脉象多模态图像添加类别标签后按照预设比例划分为训练集和验证集； 2建立包含融合注意力模块的多模态中医体质预测模型，将训练集和验证集输入多模态中医体质预测模型中进行训练，获得训练完成的多模态中医体质预测模型； 3获取待辨识的个体的脉象信号和舌象图像，并进行步骤1中的相同的处理后获得待辨识的舌象脉象多模态图像，然后输入至训练完成的多模态中医体质预测模型中进行处理，训练完成的多模态中医体质预测模型处理后输出舌象脉象多模态图像的类别，进而确定待辨识的个体的中医体质的类别，实现中医体质辨识； 所述的步骤1中，对每个原始脉象信号进行信号预处理中，首先获得左手和右手的寸关尺三部六维单周期脉象信号，然后分别使用格拉曼角场成像、递归图成像和马尔可夫转移场成像三种方法将左手和右手的寸关尺三部六维单周期脉象信号转换为三张二维空间域图像，将三张二维空间域图像进行图像融合获得脉象2D特征图像； 所述的步骤2中，多模态中医体质预测模型包括依次连接的主干特征提取网络、融合注意力模块和多层感知器MLP，融合注意力模块包括通道注意力块CAB、空间注意力块SAB和两个卷积重构模块CRM，多模态中医体质预测模型的输入首先输入至主干特征提取网络中进行处理后输出至融合注意力模块的通道注意力块CAB中进行处理后获得第一中间结果，第一中间结果再和主干特征提取网络的输出相乘后输入至第一卷积重构模块CRM中进行处理获得第二中间结果，第二中间结果输入至空间注意力块SAB中进行处理后再和第二中间结果相乘，然后输入至第二卷积重构模块CRM中进行处理，最终输出为多模态中医体质预测模型的输出结果。

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