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龙图腾网恭喜之江实验室申请的专利基于知识蒸馏的缺失多模态数据动态融合方法、系统及装置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：CN118916842B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11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：202411412220.5，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于知识蒸馏的缺失多模态数据动态融合方法、系统及装置是由李劲松;胡佩君;王伟彬;周天舒;田雨设计研发完成，并于2024-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识蒸馏的缺失多模态数据动态融合方法、系统及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了基于知识蒸馏的缺失多模态数据动态融合方法、系统及装置，基于分类网络构建多个单模态教师模型，通过每种单个模态数据对分类网络分别训练，得到对应的单模态教师模型；基于门限网络和一系列专家网络构建多模态动态融合网络，门限网络用于决定哪些专家网络被激活，输出一个one‑hot的向量，向量的长度为专家网络的个数，每个专家网络使用的数据是多个模态的子集进行特征融合，通过包含完整模态的数据训练完成后的多模态动态融合网络作为学生模型；利用教师模型对学生模型进行蒸馏训练，将实际获取的多模态数据输入到多模态动态融合网络，得到类别预测结果。本发明能够提高数据的有效利用率并提高多模态模型的预测准确性。

本发明授权基于知识蒸馏的缺失多模态数据动态融合方法、系统及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于知识蒸馏的缺失多模态数据动态融合方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：（1）获取包含多个模态的医学数据和对应的任务标签，并划分出包含完整模态的医学数据以及仅包含单个模态的医学数据；（2）基于分类网络构建多个单模态教师模型，通过每种单个模态医学数据对分类网络分别训练，得到对应的单模态教师模型；（3）基于门限网络和一系列专家网络构建多模态动态融合网络，门限网络输入包含完整模态的医学数据，输出一个one-hot的向量，向量的长度为专家网络的个数，门限网络用于决定哪些专家网络被激活，每个专家网络使用的医学数据是多个模态的子集进行特征融合，多模态动态融合网络的输出是对多个专家网络的综合，采用one-hot的向量表示对于每个实例只有一个专家网络被使用，通过包含完整模态的医学数据训练完成后的多模态动态融合网络作为学生模型；（4）将训练得到的教师模型和学生模型组合，构成教师学生多模态动态融合网络，利用教师模型对学生模型进行蒸馏进行训练，通过教师模型对每个包含完整模态的医学数据进行类别预测计算分类损失和蒸馏损失；利用随机梯度下降算法对教师学生多模态动态融合网络参数进行更新，直到收敛；原本的多模态动态融合网络学习到了教师模型的信息，得到了训练增强的多模态动态融合网络模型；（5）将实际获取的多模态医学数据输入到训练增强的多模态动态融合网络模型，得到类别预测结果。

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