基于多模态的脑卒中术后血管再通效果预测方法及系统

本发明涉及疾病智能预测技术领域，具体涉及基于多模态的脑卒中术后血管再通效果预测方法及系统，方法包括：获取患者临床信息和NCCT影像；对临床信息进行预处理，获取临床模态特征；对NCCT影像进行预处理得到去噪后NCCT影像；将所述去噪后NCCT影像输入深度卷积神经网络，获得NCCT影像模态特征；根据所述临床模态特征和NCCT影像模态特征进行对比学习并构造对比损失函数，得到对比学习损失；通过融合所述NCCT影像模态特征和临床模态特征得到融合模态特征并计算融合模态特征损失；计算动态总损失，输出急性缺血性脑卒中患者取栓术后血管再通的预测结果。本发明通过深度神经网络提取特征、多头交叉注意力以及对比学习等机制，实现对术后血管再通有效性的精准预测。