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龍圖騰網獲悉南京航空航天大學申請的專利一種基于多模態數據融合的可解釋癌癥生存預測方法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：CN120234764B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22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：202510714187.X，技術領域涉及：G06F18/25；該發明授權一種基于多模態數據融合的可解釋癌癥生存預測方法是由劉昕鈺;嚴諾;楊若誠;邵偉;張道強設計研發完成，并于2025-05-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于多模態數據融合的可解釋癌癥生存預測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于多模態數據融合的可解釋癌癥生存預測方法，包括如下步驟：對全切片病理圖像進行預處理，獲得圖像特征矩陣；對與病理圖像對應的病理報告文本進行預處理，構建文本特征矩陣；對患者的高維基因表達數據進行預處理，生成多個生存相關基因模塊及其特征向量；通過自適應多模態專家混合模塊，將獲得的多模態特征進行動態融合，得到最終的融合特征表示；使用融合特征表示，結合負對數似然損失函數與Cox比例風險模型訓練深度學習模型，對癌癥患者進行預后分析。本發明采用上述一種基于多模態數據融合的可解釋癌癥生存預測方法，不僅提高了預測準確率，還具備較好的模型可解釋性，能夠自動識別出與癌癥預后密切相關的生物標志物。

本發明授權一種基于多模態數據融合的可解釋癌癥生存預測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于多模態數據融合的可解釋癌癥生存預測方法，其特征在于，包括如下步驟： 步驟S1、對全切片病理圖像WSI進行預處理，獲得圖像特征矩陣； 步驟S2、對與病理圖像對應的病理報告文本進行預處理，構建文本特征矩陣； 步驟S3、對患者的高維基因表達數據進行預處理，生成多個生存相關基因模塊及其特征向量； 步驟S4、通過自適應多模態專家混合AMMEM模塊，將上述步驟獲得的多模態特征進行動態融合，得到最終的融合特征表示，具體過程如下： 步驟S41、門控網絡； 門控網絡以圖像特征矩陣、文本特征矩陣、基因模塊的特征基因的多模態嵌入作為輸入，如下所示： ； 其中，，是圖像、基因和病理報告嵌入的可學習矩陣；表示高斯誤差線性單元，表示根均方規范化層； 門控網絡的輸出，如下所示： ； 步驟S42、專家網絡； 模塊包含四個專家網絡，每個專家網絡代表一種不同的圖像、基因和病理報告數據組合方式；其中，具體的專家網絡計算方式如下： ； 其中，和分別表示交叉注意力和自注意力機制，表示過濾操作，用于從自注意力結果中篩選出相對應的病理信息； 選擇專家網絡后，根據選定專家網絡得到患者的多模態融合結果； 步驟S5、使用融合特征表示，結合負對數似然損失函數與Cox比例風險模型訓練深度學習模型，對癌癥患者進行預后分析。

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南京航空航天大學，其通訊地址為：210016 江蘇省南京市秦淮區御道街29號；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”。