基于大模型的罕见玻璃体视网膜病变严重程度评估系统

本发明提供了一种基于大模型的罕见玻璃体视网膜病变严重程度评估系统，包括：视觉再校准模块、语义位置感知模块、视觉‑语义融合模块、余弦对比正则化聚类；将图像数据输入视觉再校准模块提取视觉特征，生成分割掩码和特征图，语义位置感知模块提取语义特征，生成显著图；视觉‑语义融合模块将特征图与显著图融合，生成特征向量；余弦对比正则化聚类计算余弦距离，聚类评估严重性。本发明能够在没有训练数据和训练提示的情况下进行诊断，突破了传统方法对于大量标注数据的依赖；通过多模块协作，能够捕捉到图像中的细粒度特征，显著提高了严重性评估的准确性，增强了其临床应用的可解释性和可信度，也可以扩展应用于其他复杂的医疗图像分析领域。