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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于多模态信息融合的医学报告生成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：CN120089271B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202510539339.7，技术领域涉及：G16H15/00；该发明授权一种基于多模态信息融合的医学报告生成方法及系统是由王宏伟;王子冲;张键设计研发完成，并于2025-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态信息融合的医学报告生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态信息融合的医学报告生成方法及系统，该方法通过对病患的多模态数据分别进行特征提取后，进行融合，并进一步编码疾病状态信息，把疾病状态、疾病名称相关信息结合起来，生成丰富疾病嵌入，输入至采用带多头自注意力和位置编码的Transformer解码器生成医学报告，依托文本编码器搭建分类网络，对生成的医学报告进行总结，得到摘要嵌入，并将其分类到相应的疾病状态；并通过损失优化引导生成器，其损失参与总损失计算以确保报告准确。本发明的方法在生成医学报告时，能精准描述症状，避免错漏，给出可靠诊断结论，与临床事实高度相符，能够满足临床诊断需求。

本发明授权一种基于多模态信息融合的医学报告生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态信息融合的医学报告生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤s1：多模态数据采集与初步整理 收集病患的多模态数据，进行初步整理确保数据的完整性，所述多模态数据包括病历文本、医学影像、生理信号、语音主诉中的一种或多种； 步骤s2：多模态数据标准化及预处理 将多模态数据进行统一标准化操作，归类形成图像数据、文本数据及数值数据三类； 步骤s3：特征提取 使用机器学习算法对数值数据进行异常诊断，并将异常情况总结为文本数据；先通过多视图图像编码器从图像数据中提取视觉潜在特征，并进行最大池化操作，使用文本编码器对文本数据进行处理，提取隐藏状态以捕捉文本中的语义信息和上下文关系； 步骤s4：信息融合与进一步编码 将从图像数据中得到的视觉潜在特征转化为视觉嵌入，将对文本数据处理得到的隐藏状态转化为文本摘要嵌入，然后将视觉嵌入、文本摘要嵌入进行融合，形成上下文疾病表示； 在此基础上，进一步编码疾病状态信息，把疾病状态、疾病名称相关信息结合起来，生成丰富疾病嵌入；包括：设k为状态数量，S为状态嵌入，通过公式计算将每种疾病分类为k种疾病状态之一的置信度，状态感知嵌入根据训练阶段和测试阶段分别计算：训练阶段，测试阶段，是疾病相关主题的真实标签，是预测值；丰富疾病嵌入由状态感知疾病嵌入、疾病名称和疾病表示组成，为，其中，疾病名称为随机初始化并在训练中学习； 步骤s5：文本生成 以所生成的丰富疾病嵌入作为初始输入，采用带多头自注意力和位置编码的Transformer解码器，在生成过程中，根据前序词和输入的丰富疾病嵌入预测下一词的概率，通过融合上一步的词嵌入与疾病嵌入，经过多层的计算和筛选，逐步生成医学报告的文本内容； 步骤s6：解释评估与反馈优化 依托文本编码器搭建分类网络，对生成的医学报告进行总结，得到摘要嵌入，并将其分类到相应的疾病状态；并通过损失优化引导生成器，其损失参与总损失计算以确保报告准确。

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