异常细胞转移程度的预测方法、装置和存储介质

摘要

提供了一种利用人工智能实施的基于医学数据对异常细胞转移程度进行预测的方法。该方法包括：获取与异常细胞相关的多个模态的医学数据；从多个模态的医学数据中分别提取每个模态的医学数据的单模态特征；通过对所提取的各个单模态特征进行融合而得到多个模态的医学数据的跨模态融合特征；利用跨模态融合特征作为全局特征对各个单模态特征进行调整；基于经调整的各个单模态特征得到多个模态的医学数据的多模态特征；根据多模态特征进行对异常细胞转移程度进行预测。通过基于医学数据对异常细胞转移程度进行预测的方法和装置，实现了对患者的不同模态的病理信息的融合，充分利用了患者多模态的信息资源，提高了异常细胞淋巴转移的预测准确率。