一种基于深度学习的多模态影像处理方法和系统

本发明涉及影像处理技术领域，具体涉及一种基于深度学习的多模态影像处理方法和系统，包括用于探索影像数据的新特性和通过生成和模拟技术增强感知能力并发现现有处理方式难以捕捉细节的自适应感知与生成模块。本发明通过逆向模态生成、跨模态特性统一、动态模态重构和数据模拟实验，实现数据多样性扩展和精准特性分析；通过因果推理、知识迁移与对抗学习，优化模态间特性一致性和分析性能；并结合任务驱动模型切换和联邦学习技术，支持动态适配与隐私保护的分布式模型训练，这些功能显著提升了多模态影像分析的效率与准确性，同时拓宽了医学影像分析在资源受限环境中的应用范围。