基于小波变换多模态融合的宫颈图像分类方法及系统

本发明公开了基于小波变换多模态融合的宫颈图像分类方法及系统，包括：1）构建多分支特征编码网络，分别处理宫颈OCT图像、阴道镜生理盐水图像、碘涂图像和醋酸白图像；2）引入小波变换对多模态图像进行频率域分解，获取高频和低频分量并设计跨频率交互机制，以更有效地捕获图像的结构和细节信息，通过ResNet‑18骨干网络提取各模态特征；3）设计特征融合模块，对三种阴道镜特征进行通道堆叠后并压缩，再与OCT特征级联形成融合特征；4）通过双全连接层实现特征降维，采用加权投票的多模态决策分类策略，并采用五折交叉验证策略，结合加权交叉熵损失函数解决数据不平衡问题；5）最终经Softmax分类。本发明可以实现宫颈影像的准确分类。