一种基于多特征融合的浅表淋巴结分类方法、系统及终端

本发明公开了一种基于多特征融合的浅表淋巴结分类方法、系统及终端，所述方法包括：构建多模态融合网络模型，对多模态融合网络模型进行训练，得到浅表淋巴结分类模型；获取待预测目标的US图像和CDFI图像，对US图像和CDFI图像进行预处理，得到目标US图像和目标CDFI图像；将目标US图像和目标CDFI图像输入到浅表淋巴结分类模型进行特征的提取和融合，输出目标浅表淋巴结分类结果；本发明将多特征多模式融合网络应用于浅表淋巴结分类，该网络集成了卷积神经网络分支和视觉分支，从US和CDFI图像中提取多尺度特征，并通过CBA特征融合模块和CMA特征融合模块促进了跨尺度的特征交互和融合，利用血流信息增强边缘区域检测，提高了浅表淋巴结分类的准确性。