指导教师：王美琴

学生团队：曹博航、刘偲涵、张瀚文、全一赫、傅馨瑶、胡翰丹

作品简介：本研究旨在设计一个结合医学影像、基因数据和临床数据的多模态融合智能诊断系统，以提高结直肠癌的早期检测与诊断效率。通过深度学习和机器学习技术的应用，本系统能够为临床医生提供可靠的辅助诊断支持，研究的成果对于提高结直肠癌的诊断准确性，降低误诊率，具有重要的理论意义与实践价值。本系统通过患者端和医生端的协作，提供了全面的医学诊断与数据管理解决方案。 

主要创新点：

（1）多模态融合技术：综合考虑临床特征、免疫反应和肠道菌群微生态等多种变量，构建多模态分析模型，提供全面的信息特征，提高决策结果的准确率。

（2）适合中国人群的模型：基于国内结直肠癌患者数据建模，构建适合中国人群的预测模型，更具临床参考价值。

（3）深度学习与注意力机制：本研究在多模态分类任务中引入注意力(Attention)机制来更好的实现多模态数据融合，注意力机制可以帮助模型对提取到的特征赋予不同权重，对关键、重要信息进行强化，帮助模型做出更加准确的判断。

成果展示：