基于多模态数据的IgA肾病预后方法、系统和装置

本发明公开了基于多模态数据的IgA肾病预后方法、系统和装置，属于图像数据处理技术领域，方法包括以下步骤：采集历史数据，历史数据包括临床数据和IgA免疫荧光图；基于视觉识别的方法，从IgA免疫荧光图中提取病理学特征；筛选临床特征；基于机器学习的方法，根据病理学特征和临床特征对训练集进行训练，获得预后模型，预后模型用于IgA肾病预后。基于计算机视觉的方法，从IgA免疫荧光图中提取病理特征，并结合临床特征对IgA肾病预后进行预测，利于自动化预测，避免人工肉眼识别引起的错漏，表现了稳健的预测能力，多模态数据融合对远期预后预测体现了增益效应。