基于深度学习的多模态小鼠实验数据趋势预测与分析方法

本发明公开了一种基于深度学习的多模态小鼠实验数据趋势预测与分析方法，包括获取待分析病理切片图片、离线数据增强、构建网络模型、在线数据增强、自蒸馏训练和投票策略，旨在应用卷积神经网络（CNN）定量分析小鼠CT、HE、Masson、TEM、IHC的实验数据结果。通过数据预处理和增强、模型架构设计、模型训练、模型评估、模型优化以及评估、分析实验结果等方法，建立一个强大的多模态学习框架，即多指标的图片数据分析模型，通过定量分析预测组别之间的趋势，以及通过图片的显示出各指标之间的关联性，即整体分析各指标之间的关联性、用于分析肺癌合并特发性肺纤维化的治疗响应，并评估中西医结合治疗的有效性。