基于深度学习的多模态医学影像肿瘤早期辅助诊断系统

本申请涉及医学诊断技术领域，公开了基于深度学习的多模态医学影像肿瘤早期辅助诊断系统，包括：根据多个时间点的多模态医学影像数据，提取因果节点向量，依据患者专属的个性化因果图谱进行推理，生成当前时间点的系统状态，对历史系统状态序列进行时序建模，并计算当前系统状态相对于历史序列的意外度，当意外度满足预设修正条件时，触发因果发现算法对个性化因果图谱进行修正，生成更新后的图谱用于后续诊断。本发明通过构建数据驱动的反馈闭环，使诊断模型能够自我审视并动态优化，实现了对患者病程的高度个性化建模，显著提升了长期随访诊断的准确性、可靠性与可解释性。