基于多模态时序融合的宫颈LSIL进展风险预测方法及系统

本发明公开了一种基于多模态时序融合的宫颈LSIL进展风险预测方法及系统，方法包括：采集多模态数据，并进行标准化处理；通过卷积神经网络提取连续年度TCT液基图片中的动态变化特征，定位高风险细胞区域；对HPV检测记录采用间隔感知位置编码，构建模态间因果注意力机制，建立HPV感染事件与细胞异常演变的时序因果关系；采用离散时间竞争风险模型，同步输出初次确诊后未来不同时间段进展、消退、维持概率，引入时变协变量LSTM，动态更新患者特征随时间变化的权重；生成细胞演化热力图，标注高风险区域时空演变路径，输出时间影响力曲线，标识关键风险累积时间窗。本发明实现了对宫颈低级别病变进展风险的精准量化评估。