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龙图腾网获悉川北医学院申请的专利基于多模态影像与深度学习的法医学智能诊断方法及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：CN121483573B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202610020448.2，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权基于多模态影像与深度学习的法医学智能诊断方法及系统是由丁艳杰;金波;何育欣;王威;张世林;陶伟林;钟韬;陈柔希设计研发完成，并于2026-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态影像与深度学习的法医学智能诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于多模态影像与深度学习的法医学智能诊断方法及系统，涉及法医学诊断技术领域，公开的基于多模态影像与深度学习的法医学智能诊断方法及系统，通过自动化获取和处理多模态影像数据，结合环境参数进行特征融合、诊断分析和可视化报告生成，解决了现有技术中依赖手动判读、效率低下、主观性强的问题，能够提高法医学诊断的自动化程度、客观性和准确性，减少人工依赖，实现高效、可解释的诊断报告生成。

本发明授权基于多模态影像与深度学习的法医学智能诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态影像与深度学习的法医学智能诊断方法，其特征在于，所述的方法包括： 获取法医学虚拟解剖影像数据集和环境参数数据集； 对所述法医学虚拟解剖影像数据集进行图像预处理，得到标准化影像数据集； 对所述标准化影像数据集进行多切片特征提取处理，得到多切片特征向量集合； 对所述多切片特征向量集合进行时序-空间融合处理，得到三维上下文特征向量； 对所述三维上下文特征向量进行解剖区域特征融合处理，得到多区域融合特征向量； 基于所述多区域融合特征向量和所述环境参数数据集进行法医学诊断分析，得到法医学智能诊断结果集；包括对所述多区域融合特征向量进行死因分类处理，得到死因分类结果，以及基于所述多区域融合特征向量和所述环境参数数据集进行死亡时间推断处理，得到死亡时间推断结果； 对所述法医学智能诊断结果集、所述标准化影像数据集和所述环境参数数据集进行可视化报告生成处理，得到可解释性法医学诊断报告； 对所述多切片特征向量集合进行时序-空间融合处理，得到三维上下文特征向量的步骤包括： 对所述多切片特征向量集合进行空间顺序排列处理，得到顺序化特征序列； 对所述顺序化特征序列进行切片间相关性分析处理，得到切片间上下文关系数据集； 基于所述切片间上下文关系数据集计算各切片的融合权重，得到切片权重数据集； 基于所述切片权重数据集对所述多切片特征向量集合进行加权融合处理，得到所述三维上下文特征向量； 对所述三维上下文特征向量进行解剖区域特征融合处理，得到多区域融合特征向量的步骤包括： 对所述标准化影像数据集进行解剖区域分割处理，得到多个解剖区域影像数据集； 对每个解剖区域影像数据集分别进行特征提取和时序-空间融合处理，得到各解剖区域特征向量； 对所述各解剖区域特征向量进行动态加权融合处理，得到所述多区域融合特征向量； 基于所述多区域融合特征向量和所述环境参数数据集进行死亡时间推断处理，得到死亡时间推断结果的步骤包括： 对所述环境参数数据集进行特征编码处理，得到环境特征向量； 将所述环境特征向量和所述多区域融合特征向量进行特征交互处理，得到环境调制向量； 基于所述环境调制向量对所述多区域融合特征向量进行自适应调整处理，得到环境自适应特征向量； 对所述环境自适应特征向量进行时间回归分析处理，得到所述死亡时间推断结果。

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