一种多模态医学图像融合及疾病预测方法、计算机程序及终端

本发明公开了一种多模态医学图像融合及预测方法、计算机程序及终端，属于图像处理技术领域，构建特征融合模型、显式分类器引导的扩散模型；对显式分类器引导的扩散模型进行训练；提取不同模态医学图像的融合特征信息，并输入完成训练的显式分类器引导的扩散模型，利用噪声预测网络去除噪声，生成多模态融合图像。本发明将显式分类器引导的扩散模型应用至医学图像融合领域，在数据恢复过程中显式地利用分类器的指导信息，确保生成的图像在各个阶段都严格遵循预设条件，以弥补隐式扩散模型无法保证生成与预期条件一致的图像的问题，进而保证生成图像的一致性和连贯性，生成清晰的多模态融合图像。