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龙图腾网恭喜南京航空航天大学申请的专利一种基于分子谱像特征采集与融合的多模态学习卷积神经网络模型的实施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：CN115294434B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202211125402.5，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种基于分子谱像特征采集与融合的多模态学习卷积神经网络模型的实施方法是由尹建华;尚林伟;王慧捷设计研发完成，并于2022-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于分子谱像特征采集与融合的多模态学习卷积神经网络模型的实施方法在说明书摘要公布了：本发明将深度学习技术与显微偏光成像、显微荧光成像和显微拉曼光谱技术相结合，提出了一种基于分子谱像特征采集与融合的多模态学习卷积神经网络MML‑CNN模型的实施方法。该方法包括：1利用局部二值模式算法LBP提取不同角度的偏光图像的特征并叠加，实现像元级融合；2利用卷积层分别提取偏光图像和荧光图像特征并叠加，实现特征级融合；3利用一维卷积神经网络1D‑CNN判别拉曼光谱，并与图像的结果组合，之后用支持向量机SVM、偏最小二乘法PLS或Fisher判别方法进行统计分析，实现决策级融合。本发明将多模态信息采集、多模态学习、多特征融合方式相结合，从而提供了一条癌症病理快精准智能诊断的新思路。

本发明授权一种基于分子谱像特征采集与融合的多模态学习卷积神经网络模型的实施方法在权利要求书中公布了：1.一种基于分子谱像特征采集与融合的多模态学习卷积神经网络模型的实施方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：从癌症组织切片样本中采集不同角度的显微偏光图像、显微荧光图像和显微拉曼光谱；步骤2：利用数据增强方法来扩充数据，以降低过拟合风险；步骤3：利用局部二值模式LBP算法提取不同偏振角度的显微偏光图像的纹理特征，并将其叠加得到融合偏光图像，实现像元级融合；步骤4：利用若干对称的卷积层分别对融合偏光图像和荧光图像进行下采样，提取特征，并将其结果叠加得到融合图像特征，实现特征级融合；步骤5：建立一维卷积神经网络1D-CNN模型并将其应用于拉曼光谱数据，其结果与融合图像的结果进行组合，并用支持向量机SVM、偏最小二乘法PLS或Fisher判别方法进行统计分析，实现决策级融合；步骤6：将该多模态学习卷积神经网络模型用于学习和预测癌症样本的相应数据，实现癌症的高精度智能诊断；其中，是按照k=10的k折交叉验证法对模型进行训练，随后用测试集数据测试模型性能的。

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