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龙图腾网获悉四川大学华西医院申请的专利基于多模态生物图像的癫痫预测系统及图像数据处理方法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：CN121565504B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202610100259.6，技术领域涉及：G16H50/70；该发明授权基于多模态生物图像的癫痫预测系统及图像数据处理方法是由陈蕾;李玉龙设计研发完成，并于2026-01-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态生物图像的癫痫预测系统及图像数据处理方法在说明书摘要公布了：本发明涉及智慧医疗的技术领域，尤其涉及一种基于多模态生物图像的癫痫预测系统及图像数据处理方法。本发明首先采集多模态图像，之后对多模态图像分别提取特征，然后采用注意力池化机制聚合图像信息，之后通过基于通过门控注意力机制的融合模块将不同模态的特征向量加权融合，生成统一的多模态特征向量，作为预测模块的输入，从而使得可基于该多模态特征向量来进行癫痫预测。本发明通过多模态信息的融合，充分利用了眼象、舌象和面象的互补特征，显著提升了预测的准确性和鲁棒性，具有良好的临床应用前景。

本发明授权基于多模态生物图像的癫痫预测系统及图像数据处理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态生物图像的癫痫预测系统，其特征在于，包括： 数据获取模块，被配置用于获取多模态图像数据，所述多模态图像数据包括：癫痫患者发作间期的眼部图像集：包括双目多个指定区域的第一图像，所述第一图像包括可见光图像；癫痫患者发作间期的舌部图像集：包括舌面的第一图像和红外图像以及舌下的第一图像和红外图像；癫痫患者发作间期的面部图像集：包括面部的第一图像和红外图像； 特征提取模块，被配置用于分别对所述眼部图像集、舌部图像集和面部图像集进行特征提取，得到眼部特征向量、舌部特征向量和面部特征向量； 加权聚合模块，被配置用于利用注意力加权聚合机制分别对所述眼部特征向量和所述舌部特征向量进行聚合处理，得到眼部的聚合特征向量以及舌部的聚合特征向量； 融合模块，被配置用于基于所述眼部的聚合特征向量、舌部的聚合特征向量以及面部特征向量进行融合处理，并通过门控注意力机制获得每个模态的融合权重，基于所述融合权重进行融合处理得到联合特征向量； 预测模块，配置用于将联合特征向量输入到预先训练好的癫痫预测模型以输出癫痫预测结果；其中，利用类别加权交叉熵损失进行癫痫预测模型的训练，所述类别加权交叉熵损失具体为： ； 其中，为癫痫类的类别权重；为非癫痫类的类别权重；为样本的真实标签，且y∈{0,1}；为模型输出的预测概率； 类别权重的获得方式如下： ； 其中，表示类别权重；表示训练集中总样本数；表示第k类样本的数量。

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四川大学华西医院，其通讯地址为：610041 四川省成都市武侯区国学巷37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”。

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