基于多模态数据融合的高级别胶质瘤和单发性脑转移瘤鉴别方法和系统

本发明提供一种基于多模态数据融合的高级别胶质瘤和单发性脑转移瘤鉴别方法和系统。该方法包括：获取患者的MRI影像和临床数据；从MRI影像中提取横断位切片，提取横断位切片的影像特征；将临床数据整理为一个患者状态描述性文本，提取患者状态描述性文本的语义特征；基于双向注意力机制将所述影像特征和所述语义特征进行融合，基于融合后的特征生成鉴别结果。本发明通过多模态特征提取与融合机制，有效整合了MRI影像特征与患者临床数据，克服了传统单一模态方法的局限。相比于仅依赖影像或临床数据的传统预测方法，本发明能够充分利用影像数据的空间特征与临床数据的语义信息，全面捕捉患者的恢复过程，从而显著提高了肿瘤鉴别的准确性和全面性。