一种多模态增强表示协同学习的肺炎图像识别方法

本发明公开了一种多模态增强表示协同学习的肺炎图像识别方法方法，包括以下步骤：针对胸片影像数据，分别提取视觉模态特征与文本模态特征，通过多模态特征编码策略，生成融合上下文语义的丰富特征表示；采用协同学习机制，结合视觉与文本特征的互补性，引导模型进行特征优化与决策推理，提升模型的鲁棒性与可解释性；在分类推理阶段，利用多模态辅助信息细化病理区域特征，有效捕捉细粒度差异；通过辅助信息约束机制，增强模型对细微病理模式的识别能力，提升肺炎分类准确性与泛化能力。本发明可广泛应用于医学影像辅助诊断、疾病检测等领域的计算机视觉任务。