基于多模态大模型的颅后窝脑膜瘤智能诊疗一体化技术方案

1. 术前预测系统

核心功能：肿瘤特征提取、并发症风险预测、手术方案生成
输入数据：MRI/CT影像、患者基础信息、既往病史
输出结果：肿瘤3D模型、风险评分、手术方案建议

伪代码示例（肿瘤分割算法）：

# 输入：DICOM格式MRI影像
def tumor_segmentation(image_data):
    # 1. 标准化影像强度
    normalized_image = normalize_intensity(image_data)
    # 2. U-Net++模型推理
    mask = unet_model.predict(normalized_image)
    # 3. 后处理（去除小区域噪声）
    cleaned_mask = postprocess_mask(mask)
    return cleaned_mask

# 输入：分割后的肿瘤掩膜
def risk_prediction(mask):
    # 1. 提取特征（体积、位置、邻近结构距离）
    features = extract_features(mask)
    # 2. LightGBM模型推理
    risk_score = risk_model.predict(features)
    return risk_score

模块流程图（Mermaid格式）：