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龙图腾网获悉美天华影医疗管理(上海)有限公司申请的专利基于多模态融合的数字乳腺人工智能辅助诊断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：CN121416052B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202511730076.4，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权基于多模态融合的数字乳腺人工智能辅助诊断系统是由请求不公布姓名;请求不公布姓名;请求不公布姓名设计研发完成，并于2025-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态融合的数字乳腺人工智能辅助诊断系统在说明书摘要公布了：本发明涉及疾病辅助诊断技术领域，尤其涉及基于多模态融合的数字乳腺人工智能辅助诊断系统，该系统包括：多模态数据采集模块，用于获取患者的数字乳腺影像数据和康复方案数据；影像质量校正模块，用于对数字乳腺影像数据进行采集质量评估与校正；特征建模与评估模块，用于对校正后的数字乳腺影像数据以及康复方案数据进行特征提取，包括影像‑药物作用机制协同单元和影像‑康复双模态共学习单元；康复效果预测模块，用于构建康复效果预测模型，输出针对患者当前康复方案的方案特异性影响下的康复预测结果。本发明通过将数字乳腺影像与患者康复方案进行深度融合，有效提升了乳腺肿瘤康复预测的准确性和可靠性。

本发明授权基于多模态融合的数字乳腺人工智能辅助诊断系统在权利要求书中公布了：1.基于多模态融合的数字乳腺人工智能辅助诊断系统，其特征在于，包括多模态数据采集模块、影像质量校正模块、特征建模与评估模块和康复效果预测模块； 其中，所述多模态数据采集模块，用于获取患者在康复周期内的数字乳腺影像数据和康复方案数据； 所述影像质量校正模块，用于获取采集操作元数据并基于采集操作元数据结合康复方案副作用数据对数字乳腺影像数据进行采集质量评估与校正； 所述特征建模与评估模块，用于对校正后的数字乳腺影像数据以及康复方案数据进行特征提取，包括用于评估影像表型变化的影像-药物作用机制协同单元和用于评估康复趋势变化的影像-康复双模态共学习单元； 所述康复效果预测模块，用于基于影像表型变化和康复趋势变化构建康复效果预测模型，输出针对患者当前康复方案的方案特异性影响下的康复预测结果，包括短期康复预测指标与长期康复预测指标； 所述影像质量校正模块的具体执行步骤包括： 获取数字乳腺影像采集过程中的采集操作元数据，采集操作元数据包括压迫厚度、压迫力、管电压、管电流曝光量和腺体密度； 提取康复方案数据中的康复方案副作用数据，康复方案副作用数据包括组织水肿程度和皮肤反应等级； 基于采集操作元数据和康复方案副作用数据并结合多层感知机，预测影像噪声水平、对比度下降程度以及组织重叠模糊度； 基于影像质量评估结果对数字乳腺影像数据进行自适应校正，自适应校正包括基于影像噪声水平进行自适应滤波、基于对比度下降程度进行对比度增强以及基于组织重叠模糊度进行图像锐化处理； 所述影像-药物作用机制协同单元的具体执行步骤包括： 基于康复方案数据中的药物成分靶点数据构建药物对应的分子信号通路特征集，分子信号通路特征集包括药物靶点基因表达谱、受体激活模式和下游信号通路节点响应特征； 对校正后的数字乳腺影像数据进行多尺度纹理特征与形态学特征提取，生成用于描述肿瘤组织微结构状态的影像纹理图谱； 基于分子信号通路特征集和影像纹理图谱并结合跨模态Transformer评估影像特征与药物作用信号之间的关联强度，识别肿瘤区域内的药物响应表型区域并生成影像与药物作用的协同响应特征向量； 所述影像-康复双模态共学习单元的具体执行步骤包括： 提取康复方案数据中的药物种类、药物剂量、康复周期和免疫活化指标并构建康复特征向量； 对校正后的数字乳腺影像数据进行影像特征提取，得到表征肿瘤形态结构变化、血流灌注特征及组织异质性的影像特征向量； 基于深度典型相关分析将康复特征向量与影像特征向量映射至统一的潜空间并生成融合特征向量，实现康复干预因素与影像表型间的特征对齐； 基于连续康复周期的融合特征向量结合长短期记忆神经网络学习融合特征在潜空间中的演变轨迹，生成康复趋势特征向量； 所述康复效果预测模块的具体执行步骤包括： 获取由影像-药物作用机制协同单元生成的协同响应特征向量以及由影像-康复双模态共学习单元生成的康复趋势特征向量； 基于时间序列图神经网络构建康复效果预测模型，并通过对协同响应特征向量与康复趋势特征向量进行时序关联建模，生成患者在当前康复方案下的短期康复预测指标与长期康复预测指标，其中，短期康复预测指标包括病灶体积收缩率与代谢活动下降率，长期康复预测指标包括病理完全缓解概率与无进展生存期概率。

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