太原理工大学李灯熬获国家专利权
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龙图腾网获悉太原理工大学申请的专利一种基于多模态数据融合对心力衰竭的辅助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：CN116884596B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202310184835.6，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权一种基于多模态数据融合对心力衰竭的辅助方法是由李灯熬;赵菊敏;闫良泉设计研发完成，并于2023-03-01向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于多模态数据融合对心力衰竭的辅助方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基于多模态数据融合技术领域，具体涉及一种基于多模态数据融合对心力衰竭的辅助判断方法，本发明首先构建所有数据的图像‑文本对数据，然后构建联合模型的架构，之后应用基于排名的标准分别训练图像编码器和参数化的文本编码器来学习图像和文本的特征，之后在联合嵌入空间上使用两个完全连接的层具有相同的神经网络结构，分别从图像和报告中评估水肿的严重程度，该严重程度作为医师的参照，从而进一步提高了医师对于急性充血性心力衰竭患者诊断的效率。
本发明授权一种基于多模态数据融合对心力衰竭的辅助方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态数据融合对心力衰竭的辅助判断方法，其特征在于，包括 预处理，对胸片进行预处理，对放射学报告的文本提供给标记化器； 联合模型架构的搭建，对输入数据处理好后进行联合模型架构的搭建，联合嵌入损失将图像嵌入I与联合嵌入空间中的文本嵌入R关联； 联合表述学习，应用基于排序的准则分别对和参数化的图像编码器进行训练，学习图像和文本特征表示和给定一个图像-文本对从X中随机选择一个顶替图像和一个顶替报告Mapsj产生一个{1,2,...,N}随机的排列；匹配对Ij,Rj之间的特征表示比不匹配对Isj,Rj和Ij,Rsj之间的特征表示为更接近； 网络构建及其分类，采用基于随机梯度最小化公式2中的损失并使用自适应学习率调度器学习；在公式1中使用点积作为它的相似度度量；数据集被分为训练集和测试集，所有的超参数都是根据训练集中的5倍交叉验证的结果中选择； 公式1为： 公式2为： 在得出水肿严重程度后，线性反应急性充血性心力衰竭患者病况。
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