基于多模态的宫颈病理图像分类模型的训练方法及系统

本发明涉及图像分类技术领域，尤其涉及一种基于多模态的宫颈病理图像分类模型的训练方法及系统。所述方法包括以下步骤：获取宫颈组织图像并进行组织结构分割，形成核‑间质‑上皮的三分布框架，采集发展历史数据，确认各层的预测趋势，通过图像进行环境场仿真，生成仿真宫颈环境场，并对框架进行分层演化预测，根据演化数据生成演化映射图像并进行分类，最终通过联合建模训练得到视觉基础模型，实现图文融合并生成跨中心部署模型系统。本发明实现了视觉‑语言联合建模，提高整体模型结构在图像空间变形建模、语义跨模态对齐建构与任务级响应流调度中的稳定性与可控性。