一种基于深度学习的多模态视网膜影像预测Alport综合征的方法及系统

本发明提供了一种基于深度学习的多模态视网膜影像预测Alport综合征的方法及系统，涉及深度学习技术领域。本发明融合视网膜图像与OCT图像与临床文本数据，通过构建图像编码器与文本编码器的双通道深度神经网络，采用多模态对比学习进行语义对齐预训练，并引入对抗样本增强机制提升模型鲁棒性；通过风格迁移模块实现不同设备图像的统一标准化训练，最终输出发生概率及肾功能进展风险等级，本发明实现了跨模态、跨设备条件下的高可靠性预测。