买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉南通大学附属医院申请的专利一种基于多模态数据融合与深度学习模型的胸痛分类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：CN120670936B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202510701353.2，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于多模态数据融合与深度学习模型的胸痛分类方法及系统是由何帅;秦卫;王文淼;李文韬设计研发完成，并于2025-05-28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与深度学习模型的胸痛分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多模态数据融合与深度学习模型的胸痛分类方法及系统，属于智能医学辅助诊断技术领域。首先对胸片图像进行心脏区域分割与病理特征增强预处理，采用针对胸片做优化改进的多尺度视觉模型提取解剖特征，同时对心电图信号实施多导联时序校准与ST段波形标记，通过多尺度一维卷积网络捕获电生理时序特征；随后构建动态门控混合专家系统，其中解剖专家、电生理专家、多模态关联专家和危急值专家分别处理特定模态特征，门控网络基于实时生命体征和病理特征动态计算专家权重。本发明的方法通过集成多模态数据，结合深度学习技术，能够为临床医生提供快速、精准的胸痛分类支持和报告生成，具有广泛的应用前景。

本发明授权一种基于多模态数据融合与深度学习模型的胸痛分类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与深度学习模型的胸痛分类方法，其特征在于，步骤如下： 1对胸片图像和心电图多模态数据进行预处理与增强； 2解剖-时序双流特征提取，具体过程为： 21针对胸片图像解剖特征构建多尺度解剖感知金字塔网络，对胸片图像进行全局特征提取和局部特征提取，并进行跨块注意力融合，然后对胸片图像的病理区域注意力增强，对胸片图像进行医学语义位置编码； 22针对心电图构建时序特征提取，构建多尺度时序卷积金字塔网络，从三方面进行特征提取，分别是短时特征提取、中时特征提取、长时特征建模，然后进行特征融合，并构建总损失函数； 3临床知识引导MOE动态融合，具体过程为： 31构建解剖专家模型，基于3D-ResNet50网络结构，输入胸片多尺度特征，输出解剖异常评分；构建电生理专家模型，基于Transformer-ECG，输入ECG时序特征，输出电生理参数ST段偏移量和QRS波群宽度，当ECG任一导联ST段偏移≥1mm时强制激活；构建多模态关联专家模型，基于图注意力网络，建模胸片区域与ECG波形的跨模态关联，当胸片与ECG特征置信度差异20%时激活；构建危急值专家模型，基于轻量级CNN，输入生命体征和病理标志物，在心率120次分或收缩压90mmHg时强制激活； 32构建动态门控网络； 33进行多模态特征融合，对多专家模型特征进行拼接； 4大模型驱动的诊断推理。

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南通大学附属医院，其通讯地址为：226007 江苏省南通市西寺路20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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。