13万！吉林大学拟转让一种基于多模态数据融合的试剂盒原材料质量检测方法

日前，吉林大学发布成果转化公示，拟将其“一种基于多模态数据融合的试剂盒原材料质量检测方法”专利以协议定价的方式许可给长春金泽瑞医学科技有限公司，交易形式为普通许可，许可年限为五年，交易金额为13万元。

该专利由吉林大学临床医学院第一医院的田润辉与吕猛共同完成。其涉及化学试剂原材料自动化质量检测领域，核心是运用光谱传感器、显微成像设备和化学传感器同步采集多模态数据。这些数据经过自适应时空特征校准网络实现时空匹配，再通过分层式信息熵筛选机制去除冗余特征，最后经过交叉模态一致性验证和对抗性扰动鲁棒性测试输出结果。该方法能精准完成蛋白质活性等级分类和微粒均匀度缺陷诊断，有效解决了传统检测中多模态数据对齐不准、冗余干扰累积等问题，提升了检测精度与稳定性。

在试剂盒原材料质量检测的市场应用中，传统方法长期面临多重痛点，严重制约了质量控制的可靠性与效率。

一方面，单一模态检测手段往往仅依赖化学指标分析或物理图像识别，受场景局限明显，难以全面表征原材料的多维特性，容易遗漏关键质量信息。

另一方面，现有简单多模态数据拼接的融合方式，未能充分建模多源数据间的内在关联与冗余。例如，光谱数据与显微图像数据因设备、采样频率和表征维度不同，直接融合时容易出现特征尺度不匹配、时序偏移等问题，导致关键信息丢失或扭曲。

同时，不同模态数据中既有互补特征，也包含大量重复或无关噪声。传统处理方式如静态加权或简单拼接，无法自适应区分有效信息与冗余干扰，容易造成特征空间膨胀、噪声累积，最终降低检测模型的鲁棒性和泛化能力。

这些痛点直接表现为复杂场景下检测结果波动大、误判率高。即便增加传感器数量或优化单模态算法，也未能从根本上解决多模态数据协同的核心矛盾，难以满足实际生产中对检测精度与稳定性的高要求。

在数据采集环节，本方案设计了动态协同机制。该机制根据光谱、显微图像、化学三类数据的物理特性差异，动态调整采样频率。光谱传感器可适配成分变化速率切换采样模式，化学传感器与显微成像设备则保持严格时序同步。若单一模态数据出现异常，系统还会触发跨设备补偿采集，从而确保多源数据的时空一致性。

在数据处理阶段，本方案首创了自适应时空特征校准网络。该网络通过非对称卷积核差异化提取不同模态特征，并搭配双向跨模态注意力门控机制，精准解决时序相位偏移与空域尺度不匹配问题，实现多模态数据的自适应对齐。同时，方案提出分层式信息熵筛选机制，经双重过滤可稀疏化冗余特征、屏蔽弱判别性特征，还能根据实际场景自适应调整策略，避免有效互补信息丢失。

在结果验证与输出环节，本方案构建了闭环反馈与双重验证一体化体系。该体系通过交叉模态一致性验证来校准网络参数，借助对抗性扰动测试强化噪声抑制能力，并结合历史数据补偿策略，提升系统在复杂场景下的鲁棒性。同时，方案采用专业化分类模型组合，运用Softmax分类器与支持向量机模型，分别完成蛋白质活性等级精准分类和微粒均匀度缺陷诊断，并搭配跨模态补偿与特征回溯机制，保障检测结果的精准可靠。

上述全流程技术创新，不仅有针对性地解决了传统检测方法的核心痛点，也区别于当前市场上已有的解决方案。随着多模态数据融合技术在检测领域的广泛应用，市场上也陆续出现了一些针对相关场景的方案。

北京众驰伟业的全自动凝血测试仪试剂识别与定位系统已在小范围内实现商业化应用。该产品核心功能是为凝血测试仪配套试剂提供自动识别与定位。其核心技术逻辑与本专利有一定相关性，但应用场景与技术设计的针对性差异明显。其多模态数据融合主要结合“试剂图像微结构数据+波形能量数据”，通过试剂图像识别模块提取微小结构特征并编码，再结合波形能量映射数据，经动态反馈融合算法调整融合策略，最终实现试剂的快速识别与定位，并可间接完成对凝血试剂原材料的基础质量筛查（如试剂外观、基础活性判断）。

阔然生物  KRpath 全自动病理图像人工智能分析系统主要用于临床病理诊断。其核心技术同样基于“多模态数据融合+AI算法”，可视为与本专利相关的同类竞品。其多模态数据融合主要整合“病理图像模态（形态学特征）+分子表型模态（蛋白表达数据）+临床信息模态”，通过自适应深度学习算法，实现图像注释、细胞识别、表型特征鉴定等功能。

安图生物多模态 AI 诊断平台整合了发光定量化验、基因测序、质谱分析三类技术，尝试通过多模态数据融合实现“全维度检测”。但其核心应用场景聚焦于临床样本诊断（如肿瘤标志物检测、病原体鉴定），而非试剂盒原材料质量控制。

总的来说，多模态融合技术正推动检测领域不断向纵深发展，各类创新方案也在持续涌现。本专利通过引入“光谱+图像+化学”三模态协同采集、自适应时空特征校准、分层信息熵筛选及闭环反馈优化等系统性设计，为试剂盒原材料质量检测提供了一种新的技术路径。我们期待与更多同行携手，持续探索技术融合与应用场景的更多可能，共同促进行业朝着更智能、更精准的方向进步。