基于多模态Transformer-扩散模型的角膜图像死亡时间预测方法

本发明提供基于多模态Transformer‑扩散模型的角膜图像死亡时间预测方法，属于法医科学技术领域，该方法首先获取角膜图像数据和环境参数数据；对角膜图像数据进行预处理；利用扩散模型进行图像质量增强，有效处理低质量图像中的噪声问题；通过VisionTransformer对增强后的角膜图像进行特征提取，捕捉复杂的非线性关系；将角膜图像特征与环境参数数据进行多模态融合，综合考虑各类影响因素；最后基于融合特征生成死亡时间预测结果，本发明还包括将模型压缩并部署到轻量化设备上，实现现场应用，该方法在0‑72小时范围内实现了高准确度预测，尤其在24小时以上的长时间预测中具有明显优势。