基于人工智能的头面部肿物筛查分类方法和系统

本申请提供一种基于人工智能的头面部肿物筛查分类方法和系统。其中，该方法包括：通过超声成像装置获取目标区域的纹理分布数据，多光谱扫描的波段划分对应不同光谱特征，基于多模态显微图像数据，通过应变场反演生成肿物表面的弹性模量数据；将多模态显微图像数据、纹理分布数据及弹性模量数据输入至由轻量化卷积神经网络与特征融合模块构成的混合模型，通过多通道注意力机制，对光谱特征、空间特征以及物理特征进行跨模态关联映射，输出跨模态关联映射后的分类特征，生成用于指示肿物良恶性类别的筛查分类标识。本申请提供的技术方案通过跨模态关联映射，智能提升肿物良恶性筛查的准确性。