一种用于认知障碍图像判读的深度分类方法

本发明公开了一种用于认知障碍图像判读的深度分类方法，涉及图像智能识别技术领域，用于解决多模态图像判读可信度低的问题；本发明融合结构磁共振与功能磁共振图像信息，构建结构一致性评分图以识别模态间表达差异区域，进而提取多模态融合特征用于模型训练与推理，通过服务器端训练与终端侧参数微调相结合，实现分类模型的自适应优化，推理阶段输出解剖区域响应图与认知障碍等级标签，增强判读结果的可解释性与定位能力，并通过多因子融合生成最终风险等级标识，有效提升对早期认知障碍的识别准确率与风险评估能力，从而具有更加良好的智能辅助诊断价值。