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龙图腾网获悉四川农业大学申请的专利基于多模态数据融合与置信度评估的耳科疾病预测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：CN121096599B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511631952.8，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权基于多模态数据融合与置信度评估的耳科疾病预测方法是由周胜翔;李军;蔡丽萍;薛启路;余静茹;冯学菲;周小荟;陈锐;卢可设计研发完成，并于2025-11-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态数据融合与置信度评估的耳科疾病预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及耳科疾病预测领域，具体涉及一种基于多模态数据融合与置信度评估的耳科疾病预测方法。技术方案包括：采集耳内镜数字图像、宽带鼓室图测量数据、以及结构化或非结构化的临床信息；对采集的数据进行完整性校验与质量校验，检查耳内镜数字图像分辨率是否满足最低像素要求，信息是否完整；然后对耳科数据预处理与多模态特征提取，提取耳内镜数字图像特征向量、代表宽带鼓室图数据的特征向量以及临床信息特征向量；特征提取之后进行融合，融合后进行置信度评估与复发风险预测。本发明通过注意力机制深度融合图像、生理信号和临床文本三模态数据，显著提升了耳科疾病的预测的准确性。本发明适用于耳科疾病预测。

本发明授权基于多模态数据融合与置信度评估的耳科疾病预测方法在权利要求书中公布了：1.基于多模态数据融合与置信度评估的耳科疾病预测方法，其特征在于，包括： S1、耳科数据采集与校验； S2、耳科数据预处理； S3、多模态特征提取，提取耳内镜数字图像特征向量、代表宽带鼓室图数据的特征向量以及临床信息特征向量； S4、将耳内镜数字图像特征向量、代表宽带鼓室图数据的特征向量以及临床信息特征向量进行特征融合； 通过多头自注意力机制将耳内镜数字图像特征向量、代表宽带鼓室图数据的特征向量以及临床信息特征向量进行拼接，随后，应用多头自注意力机制对拼接后的向量进行加权融合，同时将拼接向量作为查询、键和值输入，最终生成一个融合特征向量； 将该融合特征向量输入至一个分类解码器，生成最终的诊断概率分布，该分类解码器通过一个复合损失函数进行联合优化，该复合损失函数由两部分构成： 第一部分为多分类任务基石的交叉熵损失函数，，其中为类别总数，是真实标签的one‑hot编码， 为模型预测的对应类别概率，交叉熵损失驱动模型学习各个耳科疾病类别的通用区分性特征； 第二部分为三元组损失函数，三元组损失函数通过构建由锚样本、正样本和负样本构成的三元组，在特征空间内对样本分布进行显式约束，目标是最小化锚样本与其同类正样本间的距离，同时最大化其与异类负样本间的距离，并确保两者之间存在一个预设的边界值，方式为：，其中代表从输入到的整个特征提取与融合网络，表示锚样本，表示正样本，表示负样本； 将三元组损失函数加入总函数，，,表示可调超参数，表示总函数，表示交叉熵损失函数，表示三元组损失函数； S5、置信度评估； 根据分类解码器的输出，计算综合性的置信度分数，方式如下： ； 式中，表示置信度分数，表示信息熵，，表示当前样本的融合特征向量与其预测类别的簇中心之间的欧氏距离，表示当前样本的融合特征向量与最远的非预测类别簇中心的距离，,表示可调权重系数； S6、复发风险预测。

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四川农业大学，其通讯地址为：625000 四川省雅安市雨城区新康路46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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