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龍圖騰網獲悉貴州航天計量測試技術研究所申請的專利基于多模態分解表示學習的特征處理方法、裝置及設備獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114332555B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-08發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111373163.0，技術領域涉及：G06V10/774；該發明授權基于多模態分解表示學習的特征處理方法、裝置及設備是由成建宏;鄭少波;楊義;馮杰;鄭新奇設計研發完成，并于2021-11-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于多模態分解表示學習的特征處理方法、裝置及設備在說明書摘要公布了：本文件提供一種基于多模態分解表示學習的特征處理方法、裝置及設備。方法包括：對多模態醫學影像的多個模態進行提取特征處理，得到多模態影像特征集；對所述多模態影像特征集中的每個多模態影像特征進行編碼處理，得到所述多模態影像特征的高階潛在表示；對每個多模態影像特征的高階潛在表示進行分解處理，得到多模態間的共性特征高階表示和異性特征高階表示；對所述共性特征高階表示和所述異性特征高階表示進行編碼處理，重構出所述多模態影像特征。由此，能夠有效實現多模態特征融合以用于下游醫學影像智能輔助分類任務。

本發明授權基于多模態分解表示學習的特征處理方法、裝置及設備在權利要求書中公布了：1.一種基于多模態分解表示學習的特征處理方法，其特征在于，包括： S1、對多模態醫學影像的多個模態進行提取特征處理，得到多模態影像特征集； S2、構建一個基于多模態分解表示學習的自編碼器醫學影像特征提取框架，由三部分組成： 1編碼器，用于從原始多模態特征中學習潛在表示，所述編碼器由多層感知機構成，將其參數化模型為：Ei，從原始模態輸入特征xi中輸出的高階潛在特征表達為：zi＝Eixi； 2分解器，所述分解器由兩個線性映射fcom和fdist構成，分別將模態的高階潛在特征表達zi分解為共性特征高階表示fcomEixi和異性特征高階表示fdistEixi； 3解碼器，所述解碼器由多層感知構成且與所述編碼器結構對稱，將其模型參數化為：Di，其目的是將模態i的高階潛在特征表達重構為模態i對應的模態輸入特征：xi＝DifcomEjxj,fdistEixi，其中當j＝i時，表示輸入同一輸入模態的共性特征高階表示和其異性特征高階表示能夠重構原始模態輸入特征；當j≠i是表示其他模態的共性特征高階表示與模態i的異性特征高階表示能夠重構原始模態輸入特征； S3、對所述多模態影像特征集中的每個多模態影像特征通過構建的所述編碼器進行編碼處理，得到所述多模態影像特征的高階潛在表示； S4、對每個多模態影像特征的高階潛在表示通過構建的所述分解器進行分解處理，得到多模態間的共性特征高階表示和異性特征高階表示；所述多模態間的共性特征高階表示和異性特征高階表示滿足如下條件： 任意兩個模態間的共性特征高階表示的相似度大于預設相似度閾值； 任意兩模態間的異性特征高階表示的差異度大于預設差異度閾值； 任意模態的共性特征高階表示與除它之外的其他任意模態的異性特征高階表示能夠重構所述多模態影像特征； S5、對所述共性特征高階表示和所述異性特征高階表示通過構建的所述解碼器進行編碼處理，重構出所述多模態影像特征。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人貴州航天計量測試技術研究所，其通訊地址為：550009 貴州省貴陽市經濟技術開發區紅河路7號貴陽航天工業園區；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。