一种基于深度学习的医学影像自动诊断方法及系统

本发明涉及医学影像诊断技术领域，公开了一种基于深度学习的医学影像自动诊断方法及系统。该方法获取目标对象的多种模态医学影像数据并标准化处理，利用双通道卷积神经网络提取特征，通过跨模态特征融合、自适应注意力权重分配等技术处理特征，采用级联式双向长短期记忆网络建模，基于概率图模型检测异常，经多尺度上下文信息增强模块分割病灶，最后由知识图谱驱动的诊断推理引擎生成诊断建议。系统包括多模态影像采集接口模块、分布式特征计算集群、可视化交互终端和安全审计模块。本发明能提高医学影像诊断的准确性和效率，为医生提供全面诊断参考，同时保障数据安全和隐私。