一种临床文本引导的抗VEGF响应层级分类方法
本发明公开了一种临床文本引导的抗VEGF响应层级分类方法,所述方法包括:对医学影像及临床文本预处理,构建多模态输入数据集;对OCT图像提取特征,基于空间位置划分区域特征,以临床文本token为查询,通过CTRA模块加权聚合区域特征,提取引导的区域级视觉特征;构建IR到OCT跨区域协同增强模块,将IR信息自适应注入OCT结构区域增强表征,并反馈至CTRA模块二次汇聚;将多源token融合,通过分层边界分类模块进行层级分类,采用联合监督优化参数。本发明实现了对OCT图像与临床文本信息的深度联合利用,增强模型对局部病理区域和类别边界的判别能力,提升抗VEGF响应层级分类的准确性与稳定性。