基于YOLOv8的多模态阴道镜图像融合分类方法、系统及介质

本公开涉及医疗人工智能技术领域，具体涉及一种基于YOLOv8的多模态阴道镜图像融合分类方法、系统及介质，所述基于YOLOv8的多模态阴道镜图像融合分类方法，包括以下步骤：对同一患者的宫颈区域采集三种模态图像，并对所述三种模态图像分别进行尺寸归一化及像素值归一化预处理；所述三种模态图像包括：采集原始图像、醋酸白图像和碘试验图像；将预处理后的三种模态图像分别独立输入共享的YOLOv8主干网络，以提取对应模态的深度特征向量；利用提取的三个深度特征向量构建得到融合特征向量；将所述融合特征向量输入轻量级全连接网络，经Softmax激活函数输出LSIL/HSIL二分类概率，完成宫颈病变分类。上述技术方案具有通过多模态图像融合提升宫颈病变分类准确性的优点。