一种医学图像数据的处理方法、设备以及存储介质

本发明涉及医学图像数据的处理方案设计技术领域，具体涉及一种医学图像数据的处理方法、设备以及存储介质。方法包括：通过多模态自监督学习构建跨模态特征空间，利用设备参数驱动的动态域适应消除跨中心差异，采用分层稀疏卷积网络优化三维处理效率，并引入拓扑约束增强结果的可解释性。优化的联邦学习框架在确保数据隐私的前提下，通过梯度压缩与噪声注入的协同设计，实现跨机构协同训练的高效安全。该方案突破了标注依赖、域偏移、计算延迟、结果不可信等技术瓶颈，显著提升了医学影像分析的准确性、泛化性和临床接受度，为智慧医疗提供了系统性解决方案。这些创新共同推动了医学影像分析技术向精准化、实时化、可信化的跨越式发展。