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龙图腾网获悉上海交通大学医学院附属第九人民医院申请的专利一种多模态特征融合方法以及应用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：CN116309456B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202310274446.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种多模态特征融合方法以及应用是由宋雪霏;姜梦达;张海扬;陈铠之;张慧杰;许嘉烁;夏多金;周慧芳设计研发完成，并于2023-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多模态特征融合方法以及应用在说明书摘要公布了：本发明的一个技术方案是提供了一种多模态特征融合方法，其特征在于，将同一个患者的影像深度学习特征featureDL、多个影像手工特征记以及患者临床特征featureclinic进行融合后得到最终的融合特征。本发明的另一个技术方案是提供了一种上述的多模态特征融合方法的应用，其特征在于，应用在治疗效果预测中。本发明以卷积神经网络为基础，作为图像特征提取的主干网络提取得到图像深度学习特征，与此同时，本发明引入不同ROI区域的手工图像特征以及患者临床特征。本发明端到端地融合图像深度学习特征、手工图像特征以及患者临床特征，形成不同模态数据的相同交叉。采用本发明所得到的融合后的特征进行分类判别，可以得到更为准确的预测结果。

本发明授权一种多模态特征融合方法以及应用在权利要求书中公布了：1.一种多模态特征融合方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、获得患者的医学影像数据，对医学影像数据进行感兴趣区域的手工勾画后获得N个手工ROI数据； 步骤2、建立深度学习网络模型，由模型对影像数据中的最大ROI截面进行裁剪获得ROI图像roi_images后，提取ROI图像roi_images的特征，从而获得影像深度学习特征featureDL； 提取N个手工ROI数据的手工特征，将基于第i个手工ROI数据提取到的影像手工特征记为 基于患者临床数据直接生成患者临床特征featureclinic； 步骤3、将影像深度学习特征featureDL、影像手工特征记为以及患者临床特征featureclinic映射至相同维度； 步骤4、将N个影像手工特征记对应位置相加，得到融合ROI手工特征，则有： 步骤5、将融合ROI手工特征与影像深度学习特征featureDL进行拼接，得到融合影像特征； 步骤6、将融合影像特征与患者临床特征featureclinic对应位置做差，得到距离特征； 步骤7、将融合影像特征与患者临床特征featureclinic对应位置做乘，得到内积特征； 步骤8、将距离特征与内积特征进行拼接后得到融合特征。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人上海交通大学医学院附属第九人民医院，其通讯地址为：200011 上海市黄浦区制造局路639号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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