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龙图腾网获悉兰州大学申请的专利基于多模态三维卷积神经网络的图像分类方法及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：CN116597234B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202310744272.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于多模态三维卷积神经网络的图像分类方法及系统是由胡斌;姚志军;俞建栋;李同同设计研发完成，并于2023-06-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态三维卷积神经网络的图像分类方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于多模态三维卷积神经网络的图像分类方法及系统，所述方法可以在获取到不同模态的第一模态图像和第二模态图像后，通过图像分割模型提取实质掩膜，同时根据缩放因子实现第一模态图像和第二模态图像之间的位置对应，从而在第一模态图像中提取第一实质区域，在第二模态图像中提取第二实质区域。再通过图像分类模型对第一实质区域和第二实质区域进行特征提取、模态融合及特征分类，得到分类结果。所述方法将图像分割模型和图像分类模型串联联合，并采用多模态输入的三维卷积神经网络实现图像的分类，输入为两种不同模态的图像数据，使用神经网络对其进行特征提取后，将两种特征进行级联融合，从而得到分类预测结果，提高分类精度。

本发明授权基于多模态三维卷积神经网络的图像分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态三维卷积神经网络的图像分类方法，其特征在于，包括： 获取第一模态图像和第二模态图像，所述第一模态图像为基于计算机断层扫描技术对待测区域成像得到的图像，所述第二模态图像为基于正电子发射断层扫描技术对待测区域成像得到的图像； 将所述第一模态图像输入图像分割模型中，以获得所述图像分割模型输出的第一实质掩膜，所述图像分割模型为根据第一样本图像数据集训练获得的神经网络模型； 基于缩放因子缩放所述第一实质掩膜，以得到第二实质掩膜，所述缩放因子为所述第一模态图像和所述第二模态图像之间的待测区域实质成像比例； 按照所述第一实质掩膜在所述第一模态图像中提取第一实质区域； 按照所述第二实质掩膜在所述第二模态图像中提取第二实质区域； 将所述第一实质区域和所述第二实质区域输入图像分类模型中，以获得所述图像分类模型输出的分类结果，所述分类结果包括第一结果和第二结果，所述图像分类模型为根据第一样本实质区域数据集和第二样本实质区域数据集训练获得的神经网络模型。

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