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| 专利/申请号： | CN202510454717.1 | 专利名称： | 一种基于深度学习的乳腺癌预后预测的多模态融合方法 |
| 申请日： | 2025-04-11 | 申请/专利权人 | 南京信息工程大学 |
| 专利类型： | 发明 | 地址： | 江苏省南京市浦口区双峰路69号 |
| 专利状态： | 已下证 查询审查信息 | IPC分类号： | G06T7/00 分类检索 |
| 公开/公告日： | 2025-05-09 | 转让价格： | 【平台担保交易】 |
| 公开/公告号： | CN119963563A | 交易状态： | 等待洽谈 搜索相似专利 |
| 浏览量： | 6 | 所属领域： | 医疗人工智能 深度学习技术 医学影像分析 生物信息学专利转让搜索 |
应用场景：乳腺癌患者预后评估;临床诊疗辅助决策;病理数据与影像数据的联合分析
摘 要：本发明提供了一种基于深度学习的乳腺癌预后预测的多模态融合方法，包括：对数据集进行预处理，标记出全切片病理图像的组织区域并进行切片处理，提取多尺度特征，对医学影像图像进行重采样并提取肿瘤区域的特征；提出双流注意力模态融合进行特征融合：分别选取二维区域融合模块和三维区域融合模块对预处理后全切片病理图像和医学影像图像进行多尺度特征融合；利用三维区域融合模块对医学影像图像进行多区域特征融合；对齐多模态数据，使用自注意力池化进行跨模态特征融合，捕捉跨模态的交互信息；通过损失函数预测患者的无病生存期和总生存。本发明解决了单模态分析的局限性和预后效果不理想等问题，实现更精准的乳腺癌预后预测。
| 交易方 | 企业 | 个人 |
| 买家 | 营业执照副本复印件（需盖公章） | 身份证复印件（签字） |
| 专利转让委托书（需盖公章）一式两份 | 专利转让委托书（需签字）一式两份 | |
| 专利转让协议（需盖公章）一式两份 | 专利转让协议（需签字）一式两份 | |
| 卖家 | 营业执照副本复印件（需盖公章） | 身份证复印件（需申请人签字） |
| 解除代理委托书（需盖公章）一式两份（如专利通过代理机构申请） | 解除代理委托书（需签字）一式两份（如专利通过代理机构申请） | |
| 专利转让协议（需盖公章）一式两份 | 专利转让协议（需签字）一式两份 | |
| 专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
| 专利证原件（若授权下证） | 专利证原件（若授权下证） |
| 日期 | 法律信息 | 备注 |
| 申请号 | 专利名称 | 发布日期 |
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