多模态跨域少样本学习的肺部医学影像分割方法及系统

本发明属于数据加密处理技术领域，提供了多模态跨域少样本学习的肺部医学影像分割方法及系统，其技术方案为分别提取查询数据集和支持数据集中多模态X光数据集的视觉特征和文本特征；将不同模态的视觉特征和文本特征进行对齐和跨模态融合得到融合后的肺部特征；将融合后的肺部特征映射到域无关的表示空间，量化不同模态特征之间的相似程度，得到不同层级的特征相似性矩阵；对不同层级的特征相似性矩阵进行融合，捕获得到不同抽象层级的语义匹配关系，解码后得到分割掩码特征；将掩码特征采用插值计算得到分割掩码，对图像进行分割，得到分割结果。能够在不同医疗设备生成的X光影像之间进行高效迁移，提高医学影像分割的泛化能力。