本文综述了多模态深度学习在医学图像分类和疾病检测中的应用，探讨了不同融合技术和模型的性能，提出了提高分类准确性的方法，并解决了语义不一致和对齐误差问题，推动了医学影像分析的发展。

该研究提出了一种利用OpenCV的图像拼接流程，通过特征匹配、变换估计和融合技术实现高质量全景视图。在多种数据集上测试，发现在场景理解和实际应用方面非常有效。