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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于CIP肺炎多模态数据的多阶段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：CN119397349B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202411416390.0，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于CIP肺炎多模态数据的多阶段分类方法是由郑善国;金昀程;周建娅;郑静;夏琦;孙斌;金心宇设计研发完成，并于2024-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于CIP肺炎多模态数据的多阶段分类方法在说明书摘要公布了：本发明涉及医学图像与自然语言技术领域，公开了一种基于CIP肺炎多模态数据的多阶段分类方法，将初诊患者的CT图像经离线训练好的第一阶段分类模型，得到第一阶段分类预测结果和概率；获取复诊患者至少一次的CT图像、电子病历文本和生理检查报告，经离线训练好的第二阶段分类模型获得CT图像特征、电子病历文本特征和生理检测报告特征以及第二阶段的分类预测结果及概率；将每次获得的CT图像特征、电子病历文本特征和生理检测报告特征构造成预后康复序列，利用Sen+Mann‑Kendall检验法分析预后康复序列的趋势。本发明采用三阶段分类预测方法的预测准确率高，能够为医生提供参考。

本发明授权一种基于CIP肺炎多模态数据的多阶段分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于CIP肺炎多模态数据的多阶段分类方法，其特征在于：包括过程为： S1、获取初次就诊患者的CT图像数据，经缩放处理后输入到离线训练好的第一阶段分类模型，得到第一阶段分类预测结果和概率； 所述第一阶段分类模型包括：包括了依次连接的卷积层和池化层、连续4个DPN_CBAM双路径层、池化层和分类器； 所述DPN_CBAM双路径层包括Transition模块、三个Concat操作和Bottleneck-CBAM模块，输入的特征分别作为Transition模块和第一个Concat操作的输入，第一个Concat操作将输入特征和Transition模块输出的特征进行拼接，输出作为Bottleneck-CBAM模块和第二Concat操作的输入；第二个Concat操作将Bottleneck-CBAM模块的输出和第一个Concat操作的输出进行拼接；Bottleneck-CBAM模块的输出和Transition模块的输出相加后，与第二个Concat操作的输出一起作为第三个Concat操作的输入； 所述Bottleneck-CBAM模块包括Bottleneck模块和CBAM模块，Bottleneck模块包括三个卷积层，CBAM模块依次包括通道注意力部分和空间注意力部分； S2、获取至少一次复诊患者的CT图像数据、电子病历文本和生理检查报告数据，预处理操作后作为离线训练好的第二阶段分类模型的输入，获得CT图像特征、电子病历文本特征和生理检测报告特征，再通过多模态特征融合与分类模块获得第二阶段的分类预测结果及概率； S3、将每次经过步骤S2获得的CT图像特征、电子病历文本特征和生理检测报告特征进行归一化后，分别计算与标准特征向量之间的欧式距离distance并取平均，构造成预后康复序列，利用Sen+Mann-Kendall检验法分析预后康复序列的趋势，获得估值effect。

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