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龙图腾网获悉福建中医药大学;北京中医药大学申请的专利基于多模态融合的肝病图像识别处理方法、介质和设备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：CN120580526B 。

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：202511092026.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于多模态融合的肝病图像识别处理方法、介质和设备是由黄彬;李晓骄阳;刘闰平;邱伊曼;安虹霖;韩琦;陈武进;刘武平;郑明轩设计研发完成，并于2025-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态融合的肝病图像识别处理方法、介质和设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态融合的肝病图像识别处理方法、介质及设备，方法包括：采集肝病诊断过程中的多模态医学数据；对多模态医学数据进行跨模态特征提取，得到血流‑影像关联特征；根据血流‑影像关联特征构建生理约束的时空对齐模型，输出血管几何拓扑网络与血流动力学参数的同步映射关系；将同步映射关系输入至肝病分级分类器，生成肝病分级预测结果；根据预测结果生成多模态数据可视化的输出内容并展示。本发明实现了多模态医学数据的有效融合与协同分析，并进一步提升了肝病分级的准确性和临床实用性。

本发明授权基于多模态融合的肝病图像识别处理方法、介质和设备在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态融合的肝病图像识别处理方法，其特征在于，包括： 采集肝病诊断过程中的多模态医学数据，所述多模态医学数据包括超声多普勒血流频谱、动态增强CTMRI时序图像及门静脉压力梯度测量值； 对所述多模态医学数据进行跨模态特征提取，得到血流-影像关联特征，所述血流-影像关联特征包括血管曲率积分、门静脉流速-压力耦合系数及动脉期强化斜率； 根据所述血流-影像关联特征构建生理约束的时空对齐模型，输出血管几何拓扑网络与血流动力学参数的同步映射关系； 将所述同步映射关系输入至肝病分级分类器，生成肝病分级预测结果，所述肝病分级分类器的节点权重被配置为通过门静脉高压临床分期标准与影像组学特征的奖励函数动态优化获得； 根据所述肝病分级预测结果生成多模态数据可视化的输出内容并展示，所述输出内容包括三维血管重构热力图、血流参数趋势曲线及跨模态异常区域交叉标注； 对所述多模态医学数据进行跨模态特征提取，得到血流-影像关联特征，包括： 对超声多普勒血流频谱进行时频变换分析，提取频谱包络线特征参数，频谱包络线特征参数包括最大流速、加速度时间及搏动指数； 对动态增强CTMRI时序图像进行血管中心线追踪，计算血管曲率积分和分形维数，并提取动脉期强化斜率、门脉期强化斜率及延迟期强化斜率，得到血管参数信息； 将门静脉压力梯度测量值与血管参数信息进行耦合分析，建立压力-曲率关联模型，输出门静脉流阻比参数； 基于所述频谱包络线特征参数、血管参数信息及门静脉流阻比参数，通过多模态特征融合得到门静脉流速-压力耦合系数； 将所述动脉期强化斜率与门静脉流速-压力耦合系数进行时序对齐，生成血流-影像动态关联特征； 对所述血管曲率积分、血流-影像动态关联特征进行标准化处理，输出所述血流-影像关联特征； 根据所述血流-影像关联特征构建生理约束的时空对齐模型，输出血管几何拓扑网络与血流动力学参数的同步映射关系，包括： 基于所述血管曲率积分构建血管几何拓扑网络，所述血管几何拓扑网络包括各分支血管段的曲率积分值及空间坐标信息； 根据所述门静脉流速-压力耦合系数生成血流动力学参数集，所述血流动力学参数集包括各分支血管段对应的流速-压力耦合系数及时间序列数据； 建立血管几何拓扑网络的网络节点与血流动力学参数集的空间映射关系，得到空间映射信息； 采用图神经网络对所述空间映射信息进行时空对齐优化，得到血管几何拓扑与血流动力学参数的同步映射关系，所述同步映射关系包括血管段标识与血流动力学参数的对应关系表、几何-血流特征联合分布矩阵以及跨模态异常区域的空间坐标映射标识。

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