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龙图腾网获悉复旦大学附属中山医院;长三角国智(上海)智能医疗科技有限公司申请的专利一种基于多模态融合的胃癌免疫治疗疗效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：CN121237451B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511814892.3，技术领域涉及：G16H50/70；该发明授权一种基于多模态融合的胃癌免疫治疗疗效预测方法是由王静远;刘天舒;丁莺;侯英勇;江宇;于广军设计研发完成，并于2025-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态融合的胃癌免疫治疗疗效预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态融合的胃癌免疫治疗疗效预测方法，基于CT影像提取原发灶与多发转移灶的空间及形态特征，生成第一微环境表示；随后将病理切片分割成若干图像块，利用改进的UNETR模型编码器完成细胞级实例提取与层级聚合，生成第二微环境表示；再基于临床结构化信息构建临床特征向量，与上述两类表示执行跨模态映射，得到第三多模态融合表示；最后在训练阶段通过交叉熵损失与Cox回归损失构建联合排序约束，实现短期疗效预测与长期生存趋势建模的统一优化。本发明可提高晚期胃癌患者免疫治疗疗效预测的准确性和临床稳定性。

本发明授权一种基于多模态融合的胃癌免疫治疗疗效预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态融合的胃癌免疫治疗疗效预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S101：基于CT影像数据提取原发病灶与转移病灶的空间与形态信息，构建用于表示病灶整体结构和纹理特征的病灶特征集合，并据此形成第一病灶表示； S102：将病理全切片图像切块处理得到目标图像块集合，并基于改进的UNETR模型编码器提取目标图像块集合中的细胞级结构特征，再通过基于多实例学习的层级聚合方式，形成第二微环境表示；所述改进的UNETR模型包括：将图像分割为多个固定大小的图像块，通过PatchEmbedding模块转换维度为的token序列，输入至多个层叠的Transformerblock中进行深度建模，每层Transformerblock均含有自注意力模块与前馈神经网络，能够捕捉局部与全局空间结构特征； S103：基于临床结构化信息构建临床特征向量，将所述临床特征向量与所述第一病灶表示与所述第二微环境表示执行跨模态映射处理，生成第三多模态融合表示，所述第三多模态融合表示，用于后续疗效预测与生存风险建模； S104：在模型训练阶段，将治疗反应标签和生存、进展时间作为标签分别与疗效预测分支与风险预测分支的输出基于交叉熵损失与Cox回归损失形成联合排序约束，并通过联合反向传播更新预测网络；在推理阶段输出单个患者的免疫治疗疗效预测结果。

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