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龙图腾网获悉中山大学;中山大学附属第一医院申请的专利一种基于多模态内镜特征融合的炎症性肠病活动度评估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：CN120747066B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511211603.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于多模态内镜特征融合的炎症性肠病活动度评估系统是由张丽辉;毛仁;丁震;陈旻湖设计研发完成，并于2025-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态内镜特征融合的炎症性肠病活动度评估系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态内镜特征融合的炎症性肠病活动度评估系统，涉及医疗信息处理领域。所述系统包括：多模态数据接收模块，用于接收第一EUS微阵列多模态内镜动态序列数据；影像预处理模块，用于降噪处理，确定第一白光有效观察影像和第一超声有效观察影像；白光表面特征提取模块，用于利用白光表面特征提取模型进行黏膜表面特征提取确定第一白光内镜下黏膜特征；超声透壁特征提取模块，用于利用超声透壁特征提取模型进行结构识别及测量确定第一超声下黏膜特征；多模态内镜IBD活动度评估模块，用于利用多模态动态内镜IBD活动度评估模型基于多模态内镜特征确定IBD的活动度。相较于现有技术，本发明打破了以往基于单模态、静态图片进行疾病评估的局限性，提高了IBD活动度评估结果的精准性。

本发明授权一种基于多模态内镜特征融合的炎症性肠病活动度评估系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态内镜特征融合的炎症性肠病活动度评估系统，其特征在于，包括： 多模态数据接收模块，用于接收第一EUS微阵列多模态内镜动态序列数据；其中，所述第一EUS微阵列多模态内镜动态序列数据包括第一EUS内镜影像和对应的第一白光内镜影像； 影像预处理模块，用于根据所述第一EUS微阵列多模态内镜动态序列数据进行降噪处理，确定退镜观察片段；其中，所述退镜观察片段包括第一白光有效观察影像和第一超声有效观察影像； 白光表面特征提取模块，用于搭载训练完的白光表面特征提取模型，并利用所述白光表面特征提取模型对所述第一白光有效观察影像进行黏膜表面特征提取，确定反映肠壁黏膜表面状态的第一白光内镜下黏膜特征； 超声透壁特征提取模块，用于搭载训练完的超声透壁特征提取模型，并利用所述超声透壁特征提取模型对所述第一超声有效观察影像进行结构识别及测量，确定反映肠道透壁结构状态的第一超声下黏膜特征； 多模态内镜IBD活动度评估模块，用于搭载训练完的多模态动态内镜IBD活动度评估模型，并利用所述多模态动态内镜IBD活动度评估模型，根据所述第一白光内镜下黏膜特征及所述第一超声下黏膜特征，确定IBD的活动度； 所述多模态动态内镜IBD活动度评估模型包括依次堆叠的多个Transformer编码器以及输出层；其中， 每个所述Transformer编码器包括多头自注意力机制单元、第一残差连接及层归一化单元、FNN单元及第二残差连接及层归一化单元；所述多头自注意力机制单元用于基于接受的输入并行计算注意力权重并拼接后线性变换为对应的加权特征向量；所述第一残差连接及层归一化单元用于将所述多头自注意力机制单元接收的输入与输出的加权特征向量进行残差连接与层归一化后作为所述FNN单元的输入；所述FNN单元包括用于特征映射的两层全连接层，分别采用ReLU激活和线性激活；所述第二残差连接及层归一化单元用于将所述FNN单元的输出与输入进行残差连接与层归一化后作为下一所述Transformer编码器或所述输出层的输入；以及， 所述输出层包括两层全连接层及Softmax层，第一层全连接层包括线性变换层和ReLU激活函数，第二层全连接层为线型变换层；所述Softmax层将全连接层的输出转化为反映所述多模态内镜IBD活动度的类别概率分布。

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中山大学;中山大学附属第一医院，其通讯地址为：510275 广东省广州市海珠区新港西路135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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