基于多模态数据的嗜酸性粒细胞性胃肠炎分型系统及方法

本发明涉及人工智能技术领域，提供一种基于多模态数据的嗜酸性粒细胞性胃肠炎分型系统及方法，该方法包括：获取待测者在同一时段内采集的消化内镜图像、超声内镜图像、CT检查图像以及临床表现数据；通过消化内镜图像识别胃肠黏膜病变状态并数值特征表示；通过超声内镜图像识别胃肠壁各个膜层结构的异常增厚情况并数值特征表示；通过超声内镜图像判定病灶层次分布并数值特征表示；通过CT检查图像确定腹腔积液和肠壁增厚情况并数值特征表示；通过临床表现数据得到临床症状特征并数值特征表示；将各个数值特征表示生成基于多模态数据的特征向量；将特征向量输入动态分型预测模型实现嗜酸性粒细胞性胃肠炎分型预测，提高辅助诊断和评估的准确性。