摘要
本发明涉及一种基于迁移学习的炎症性肠病瘤变检测系统，所述系统包括：数据接收模块，用于接收关于特定患者的临床信息及内镜影像；IBD瘤变检测模块，用于利用IBD瘤变检测模型对内镜影像进行高维向量提取，确定高维内镜特征向量，该IBD瘤变检测模型利用大样本、非IBD人群数据和有限IBD特异性瘤变数据进行迁移训练；临床特征提取模块，用于利用临床特征提取模型将临床信息向量化，确定临床信息特征向量；预测模块，用于确定多模态融合特征向量，利用多模态瘤变检测模型基于多模态融合特征向量，确定多模态瘤变检测结果。本发明可突破目前IBD瘤变内镜数据样本量不足导致的AI模型检测精度低、泛化能力弱的技术瓶颈，实现有效的IBD患者瘤变检测。
