基于多模态医学数据的脑膜瘤Ki67分类方法

本发明公开一种基于多模态医学数据的脑膜瘤Ki67分类方法，应用于图像处理领域，针对脑膜瘤Ki67预测时基于具有多模态的3D MRI的影像数据、放射学数据以及放射组学数据，现有技术在多模态融合时，存在的计算开销过大的问题；本发明通过结构化潜在空间和交叉注意力机制进行迭代式的模态信息融合，显著降低了计算复杂度。它通过动态权重分配和迭代细化，有效捕捉模态间的互补性信息，同时抑制冗余噪声，避免了传统拼接方法因模态长度差异或简单叠加导致的特征稀释问题；潜在空间的紧凑表示强制不同模态在共享维度上进行高效交互，既保留了跨模态关联的关键模式，又通过注意力机制自适应过滤无关内容，从而在信息密度和语义一致性上实现了更优的平衡，尤其适合处理模态不平衡或部分缺失的真实场景。