【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于深度學習，具體涉及一種針對醫療文本數據的多維數據融合處理方法。
技術介紹
1、基于深度學習的數據處理與分析是當今數據科學領域的一個前沿和快速發展的方向。深度學習作為機器學習的一個分支，以其強大的特征學習和表示能力，在海量、高維和復雜的數據處理與分析中展現出了顯著的優勢。使用深度學習模型和技術對各類數據進行高效的提取、清洗、轉換、建模和分析，從而挖掘數據中的潛在價值，為決策支持、預測分析、模式識別等應用提供有力支撐。在數據處理方面，深度學習技術能夠自動學習數據的復雜特征，無需人工進行繁瑣的特征工程。例如，通過卷積神經網絡(cnn)處理圖像數據，可以自動學習到圖像中的邊緣、紋理等特征；而循環神經網絡(rnn)和長短期記憶網絡(lstm)則能夠處理時間序列數據，如股票行情、語音信號等。在數據分析方面，深度學習模型可以構建復雜的非線性關系，從而更準確地捕捉數據之間的內在聯系。例如，自編碼器(autoencoder)可以用于數據的降維和去噪；生成對抗網絡(gan)則可以生成新的、逼真的數據樣本，用于數據增強或模擬實驗。基于深度學習的數據處理與分析還廣泛應用于自然語言處理(nlp)、推薦系統、生物信息學等領域。例如，在nlp中，深度學習模型可以實現對文本數據的情感分析、主題分類、問答系統等任務；在推薦系統中，深度學習可以構建用戶與物品之間的復雜關系，實現個性化推薦；在生物信息學中，深度學習可以分析基因序列、蛋白質結構等數據，為疾病預測、藥物研發等提供有力支持。
2、現有在臨床數據方面，研究者們通過收集和分析cpp患
3、目前pp的診斷包括體征、基礎激素檢測、腕骨齡、性腺超聲、垂體mri和gnrh激發試驗。基線激素檢測和性腺超聲用于初步評估性激素波動和性腺發育狀況2垂體mri可排除垂體或顱內器質性病變引起的pp然而，鑒別icpp和ppp的參考標準是gnrh刺激試驗這是一個耗時且有創的檢測，反復采集血液樣本對孩子來說是痛苦的，也可能導致他們的家人缺乏合作。繁瑣的診斷程序降低了父母為子女就醫的積極性，導致icpp患者的治療延遲或缺席。
4、肝細胞癌(hcc)是主要的原發性肝惡性腫瘤，臨床預后較差。微血管侵襲(mvi)被定義為在內皮細胞排列的血管間隙內存在癌細胞簇，并在顯微鏡下可見。然而，術前預測mvi具有挑戰性，因為mvi是一種組織病理學發現，只能通過術后手術標本進行診斷。放射組學具有將數字醫學圖像轉化為揭示病理生理學的無數定量特征的潛力。放射組學模型可以基于ct圖像準確預測mvi，因此，構建基于放射組學的深度學習預測模型可能具有預測mvi的潛力。
技術實現思路
1、為解決以上現有技術存在的問題，本專利技術提出了一種針對醫療文本數據的多維數據融合處理方法，該方法包括：獲取多維數據，將多維數據輸入到訓練后的融合模型中，得到多維數據融合結果；對融合模型進行訓練包括：獲取多維數據集，采用數據拆分技術將多維數據集劃分維訓練集和測試集；對訓練集中的數據進行特征提取，提取的特征進行張量轉換，對經過張量轉換后的特征進行重構；將重構后的特征數據輸入到融合模型中進行訓練，調整模型參數，當模型損失函數最小時，完成模型的訓練。
2、本專利技術的有益效果：
3、本專利技術采用科學的方法對模型的訓練效果進行全面評估。這包括可視化地展示訓練過程中的損失值(loss)隨時間的變化情況，以評估模型的收斂性和穩定性。對于分類任務，使用準確率等評估指標，更全面地展示模型在性早熟問題上的預測能力和性能表現。本專利技術在模型定義階段，使用dnn深度學習的網絡架構，選擇合適的網絡層、激活函數、損失函數和優化器等，以確保模型能夠有效地學習和預測目標變量。模型訓練階段則是基于重構后的數據，通過迭代訓練的方式，不斷根據訓練集的數據和標簽進行參數更新，以最小化預測誤差并優化模型性能。
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1.一種針對醫療文本數據的多維數據融合處理方法，其特征在于，處理步驟包括：獲取醫療文本的多維數據，將醫療文本的多維數據輸入到訓練后的融合模型中，得到多維數據融合結果；對融合模型進行訓練包括：獲取醫療文本，根據醫療文本構建多維數據集，采用數據拆分技術將多維數據集劃分維訓練集和測試集；對訓練集中的數據進行特征提取，得到特征圖；對特征圖進行張量轉換，對經過張量轉換后的特征進行重構；將重構后的特征數據輸入到融合模型中進行訓練，調整模型參數，當模型損失函數最小時，完成模型的訓練。
2.根據權利要求1所述的一種針對醫療文本數據的多維數據融合處理方法，其特征在于，多維數據包括臨床資料、生化資料、影像檢查結果以及實驗室檢查結果。
3.根據權利要求1所述的一種針對醫療文本數據的多維數據融合處理方法，其特征在于，對數據進行特征提取包括：采用GBDT算法對數據集中的數據進行處理，通過構造多個決策樹對數據進行迭代計算，并將所有的迭代結果進行累加，得到最終的結果；提取最終結果的特征和目標變量。
4.根據權利要求1所述的一種針對醫療文本數據的多維數據融合處理方法，其特征在
5.根據權利要求1所述的一種針對醫療文本數據的多維數據融合處理方法，其特征在于，對經過張量轉換后的特征進行重構包括：將特征和目標數據作為數據集對象，創建數據加載器，并對數據集對象按批次提取，并將提取的數據打亂順序，得到重構特征；其中數據加載器創建為：
6.根據權利要求1所述的一種針對醫療文本數據的多維數據融合處理方法，其特征在于，采用融合模型對重構特征進行處理包括：獲取目標數據，采用梯度提升樹對重構的特征和目標數據進行相關度計算，根據計算結果將重構后的特征轉化為PyTorch張量；將PyTorch張量與目標數據重構為一個數據集；將數據集中的數據輸入DNN神經網絡，得到預測結果。
7.根據權利要求6所述的一種針對醫療文本數據的多維數據融合處理方法，其特征在于，融合模型包括采用最小化損失函數確定初始模型及后續決策樹，通過學習率更新模型，得到由所有基學習器加權和構成的強學習器；其中融合模型為：
8.根據權利要求6所述的一種針對醫療文本數據的多維數據融合處理方法，其特征在于，DNN神經網絡包括三個全連接層、兩個隱藏層以及一個輸出層，其中每個全連接層的輸入層有4個神經元，兩個隱藏層各有64個神經元，輸出層有1個神經元。
9.根據權利要求1所述的一種針對醫療文本數據的多維數據融合處理方法，其特征在于，模型的損失函數采用二元交叉熵損失函數，其表達式為：
...【技術特征摘要】
1.一種針對醫療文本數據的多維數據融合處理方法，其特征在于，處理步驟包括：獲取醫療文本的多維數據，將醫療文本的多維數據輸入到訓練后的融合模型中，得到多維數據融合結果；對融合模型進行訓練包括：獲取醫療文本，根據醫療文本構建多維數據集，采用數據拆分技術將多維數據集劃分維訓練集和測試集；對訓練集中的數據進行特征提取，得到特征圖；對特征圖進行張量轉換，對經過張量轉換后的特征進行重構；將重構后的特征數據輸入到融合模型中進行訓練，調整模型參數，當模型損失函數最小時，完成模型的訓練。
2.根據權利要求1所述的一種針對醫療文本數據的多維數據融合處理方法，其特征在于，多維數據包括臨床資料、生化資料、影像檢查結果以及實驗室檢查結果。
3.根據權利要求1所述的一種針對醫療文本數據的多維數據融合處理方法，其特征在于，對數據進行特征提取包括：采用gbdt算法對數據集中的數據進行處理，通過構造多個決策樹對數據進行迭代計算，并將所有的迭代結果進行累加，得到最終的結果；提取最終結果的特征和目標變量。
4.根據權利要求1所述的一種針對醫療文本數據的多維數據融合處理方法，其特征在于，對特征圖進行張量轉換表達式如下：
5.根據權利要求1所述的一種針對醫療文本數據的多維數據融合處理方法，其特征在于，...
【專利技術屬性】
技術研發人員：秦對，冉孟佳，李章勇，邱敏，楊德偉，肖歡，唐毅，
申請(專利權)人：重慶郵電大學，
類型：發明
國別省市：
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