一种支持便捷筛查的非侵入式糖尿病肾病分级与预测方法

本发明涉及一种支持便捷筛查的非侵入式糖尿病肾病分级与预测方法，通过采集糖尿病患者的彩色眼底图像及非侵入性临床特征并进行预处理，得到多模态数据集，并设定糖尿病肾病多种严重程度的标注；构建深度学习模型A1，根据多模态数据集得到基于彩色眼底图像的糖尿病肾病严重程度预测概率分布；构建深度学习模型A2，根据多模态数据集得到基于临床数据的糖尿病肾病严重程度预测概率分布；构建融合模型，融合模型通过自适应权重分配算法将得到的糖尿病肾病预测概率进行融合，根据各个模型输出的预测结果动态调整权重，计算综合的糖尿病肾病严重程度评分，并根据该评分输出最终的糖尿病肾病预测分级结果。