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龙图腾网获悉浙江医院申请的专利一种基于多模态数据融合的区域ASF图像数据处理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：CN120894663B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202511438857.6，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种基于多模态数据融合的区域ASF图像数据处理方法及系统是由祝利红;沈延飞;林娟;胡才宝设计研发完成，并于2025-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态数据融合的区域ASF图像数据处理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及ASF图像数据处理技术领域，特别是指一种基于多模态数据融合的区域ASF图像数据处理方法及系统，通过三步协同流程实现高效精准的ASF图像分析：步骤一、融合多模态数据生成区域ASF图像并评估质量，确保后续分析基于合格图像，减少劣质数据干扰；步骤二、提取特征并动态监测优化提取过程，提升特征准确性与可靠性，避免关键信息漏检误检；步骤三、融合特征与动态数据构建时间序列矩阵，量化特征重要性以输出预测结果，增强对ASF动态变化的捕捉能力。该方法通过多模态融合与动态优化，提升了图像质量评估的全面性、特征提取的精准性及预测结果的可靠性，为区域ASF的精准分析与预测提供有力支持。

本发明授权一种基于多模态数据融合的区域ASF图像数据处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态数据融合的区域ASF图像数据处理方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤一、获取目标区域的多模态数据，并进行多模态数据融合，生成区域ASF图像，获取并分析区域ASF图像的质量参数，从而判断是否将区域ASF图像标记为合格图像； 步骤二、从合格图像中提取目标特征集合，监测目标特征集合的提取过程参数，从而判断是否对目标特征集合的提取过程进行数据优化，分析目标特征集合的提取过程参数，得出特征提取准确指数，并与预测数据库中预设的特征提取准确阈值进行比对，若特征提取准确指数小于特征提取准确阈值，则判断对目标特征集合的提取过程进行数据优化，所述目标特征集合的提取过程参数包括目标特征集合的边缘定位误差因子、目标特征集合的微观纹理分形维数匹配度因子以及目标特征集合的信号-噪声分离度因子； 步骤三、对目标特征集合中的各特征与获取的动态数据进行数据融合，并构建时间序列矩阵，从而评估目标特征集合中的各特征的重要性评分，基于各特征的重要性评分，输出区域ASF图像的预测结果。

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