【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及醫學數據處理，特別是一種基于多模態醫學數據的特征融合方法。
技術介紹
1、醫學數據的多模態是指在醫療環境中產生的數據具有多種不同的形式和來源。這些數據形式包括但不限于：醫學影像（如計算機斷層掃描（），磁共振成像（），超聲），病理學圖像，基因組數據（例如，測序），臨床記錄（如患者病史，體征和癥狀），以及患者可穿戴設備收集的生理信號（如心率，血氧飽和度）。這些數據的多樣性帶來了前所未有的挑戰和機遇。
2、傳統的醫療診斷和治療往往依賴于單個數據模態，這使得本專利技術難以全面了解患者的狀況。例如，掃描可以提供詳細的解剖結構信息，但缺乏關于代謝活動的信息，而這些信息可以通過掃描獲得。臨床記錄提供了患者的病史和癥狀，但缺乏對病理層面變化的直接觀察。因此，如何有效地整合這些多模態數據，從而實現更加全面，精確和個性化的醫療服務，成為了一個重要的研究課題。
3、一方面，多模態醫學數據可以提供更豐富的互補信息，使得本專利技術能夠對疾病進行更深入的理解和更準確的診斷。例如，結合和基因組數據可以揭示疾病的復雜機制，從而為制定更加有針對性的治療方案提供依據。另一方面，多模態醫學數據也帶來了新的挑戰。這些挑戰包括：
4、數據異構性：不同模態的數據具有不同的結構，尺度和語義信息，這使得直接進行數據融合變得非常困難。例如，醫學圖像是高維的，而臨床記錄則是結構化的文本數據。
5、數據噪聲和缺失：醫學數據常常存在噪聲和缺失，這會導致融合結果的可靠性降低。例如，患者的病史可能不完整或者不準確，而醫學影像可
6、數據冗余：多模態數據中可能存在信息冗余，如果不能有效去除這些冗余信息，會使得融合后的特征表示效率降低。
7、融合方法的復雜性：如何設計一種高效的特征融合方法，充分利用多模態數據中的互補信息，避免信息的損失和噪聲的引入，仍然是一個開放性的研究問題。
8、為了解決這些問題，研究者們嘗試了多種不同的融合方法，包括基于統計學的方法，基于機器學習的方法，以及基于深度學習的方法。然而，這些方法在處理復雜的醫學數據時往往存在一定的局限性。因此，探索更加有效的多模態數據融合方法具有重要的理論意義和應用價值。
9、近年來，深度學習技術在多模態數據融合領域取得了顯著的進展。深度學習模型，特別是和，已經在圖像處理和序列建模中展現出強大的能力。然而，傳統的和很難有效地處理具有復雜結構關系的數據，例如醫學中的社交網絡，基因調控網絡，以及器官之間的解剖連接等。
10、作為一種新興的深度學習模型，專門用于處理圖結構數據。可以通過聚合節點的鄰居信息來學習節點表示，因此非常適合建模醫學數據中的關系結構。例如，患者之間的相似性可以構成一個患者網絡，基因之間的相互作用可以構成一個基因調控網絡，而器官之間的解剖連接可以構成一個解剖結構圖。在多模態數據融合方面也有廣泛的應用，例如用于融合社交網絡和健康記錄，用于結合基因表達數據和臨床信息，或者用于整合醫學影像和患者元數據。然而，傳統的在處理序列數據或者長距離依賴關系時可能存在不足。
11、架構，作為一種基于自注意力機制的深度學習模型，的自注意力機制可以捕獲序列中不同位置之間的長距離依賴關系，這使得在處理時間序列數據和全局上下文信息時具有顯著優勢。近年來，也被廣泛應用于圖像處理和多模態數據融合領域。例如，將圖像劃分為一系列的patch，并將這些patch?作為序列數據輸入到模型中，從而實現了圖像分類任務。在多模態數據融合方面，研究者們利用捕獲不同模態之間的關系，并進行有效的特征融合。
12、針對醫學數據多模態融合的挑戰，本論文提出了一種基于和架構的新的特征融合方法。本專利技術的主要貢獻包括：
13、1.新型的-混合架構：本專利技術提出了一個新穎的混合模型，該模型利用捕獲醫學數據中的關系結構，并將提取的特征傳遞給以捕獲全局上下文信息。這種混合模型充分利用了兩種架構的優點，克服了單一模型在處理復雜醫學數據時的局限性。
14、2.自適應特征聚合機制：本專利技術設計了一種自適應特征聚合機制，該機制能夠根據數據模態動態地調整和輸出的特征權重，從而實現更精確的特征融合。該機制避免了人工設置權重的繁瑣過程，并提高了模型對不同模態的適應性。
技術實現思路
1、為了解決現有技術中的問題，本專利技術提出了一種基于多模態醫學數據的特征融合方法及系統。第一方面，如圖1所示，本專利技術提供了一種基于多模態醫學數據的特征融合方法，其步驟如下所示：
2、步驟1.首先對多模態醫學數據進行系統的數據預處理和嵌入表示，將不同類型的醫學數據統一映射到高維向量空間中，具體包括：
3、步驟1.1.醫學影像的嵌入處理：
4、首先對醫學影像進行標準化預處理，包括尺寸歸一化到，像素值歸一化到區間，以及z-score標準化。對于給定的醫學影像，其中代表影像的高度，代表影像的寬度，代表通道數，使用在imagenet上預訓練的作為特征提取器。具體地，保留的前四個殘差塊，移除最后的全連接層，添加一個新的維度為的全連接層，得到特征向量：
5、；
6、其中，代表的特征提取部分，gap表示全局平均池化操作，代表新添加的全連接層參數，代表最終的影像嵌入向量。
7、步驟1.2.臨床記錄的嵌入處理：
8、對臨床文本首先進行預處理，包括分詞、去停用詞、標點符號處理等。對于給定的臨床記錄文本序列，其中代表第個詞，代表文本的長度，首先使用醫學領域預訓練的word2vec模型對每個詞進行嵌入：
9、；
10、其中，表示詞的嵌入向量，表示詞嵌入的維度。考慮到醫學文本的特殊性，本專利技術采用雙向lstm網絡處理詞嵌入序列：
11、；
12、；
13、；
14、其中，和分別表示前向和后向lstm的隱狀態，最終通過注意力機制得到文本表示：
15、；
16、；
17、其中，，，為可學習參數，為文本特征的輸出維度。
18、步驟1.3.基因組數據的嵌入處理：
19、對基因表達數據首先進行對數轉換和標準化處理。對于基因表達數據，其中代表第個基因的表達值，代表基因的總數，采用多層感知機進行非線性變換：
20、；
21、；
22、；
23、其中，，，為變換矩陣，表示基因表達數據的最終嵌入維度。在每層變換后都應用批標準化和（比率0.2）。
24、步驟1.4.患者臨床屬性的嵌入處理：
25、對于患者的臨床屬性，包括年齡、性別、體重等數值和類別型數據，采用不同的處理策略。對數值型屬性如年齡，進行最小-最大歸一化：
26、；
27、對類別型屬性如性別，使用可學習的嵌入層：
28、；
29、其中，為嵌入矩陣，為類別嵌入維度。將所有屬性特征拼接后通過全連接層得到最終屬本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于多模態醫學數據的特征融合方法，其特征在于，所述方法包括如下步驟：
2.根據權利要求1所述一種基于多模態醫學數據的特征融合方法，其特征在于，步驟1具體包括：
3.根據權利要求1所述的一種基于多模態醫學數據的特征融合方法，其特征在于，步驟2具體包括：
4.根據權利要求1所述的一種基于多模態醫學數據的特征融合方法，其特征在于，步驟3具體包括：
5.根據權利要求1所述的一種基于多模態醫學數據的特征融合方法，其特征在于，步驟4具體包括：
6.一種基于多模態醫學數據的特征融合系統，其特征在于，所述系統包括：數據輸入模塊，數據預處理模塊，特征嵌入模塊，圖結構構建模塊，模塊，模塊，自適應特征融合模塊，以及輸出模塊；這些模塊協同工作，實現對多模態醫學數據的處理，并最終輸出分析結果。
7.如權利要求6所述的系統，其特征在于，所述模塊接收來自圖結構構建模塊的圖結構和來自特征嵌入模塊的嵌入向量流，并采用模型學習圖節點特征；該模塊使用計算節點與其鄰居之間的注意力系數，公式如下：，其中，代表節點和的嵌入向量，，是可學習的權重
8.如權利要求7所述的系統，其特征在于，模塊接收來自模塊的節點特征表示流，并學習全局上下文信息；該模塊將模塊輸出的特征看作序列數據，并進行位置編碼，位置編碼計算公式如下：以及，其中和為位置位置編碼向量中的第和個元素，代表位置，代表模型的維度，代表編碼向量的維度，添加位置編碼后的序列為；該模塊使用多頭自注意力機制學習全局依賴關系，其核心計算公式為：和，并且進行殘差連接和層標準化操作；模塊輸出全局上下文特征表示流到自適應特征融合模塊。
9.如權利要求8所述的系統，其特征在于，自適應特征融合模塊接收來自模塊的節點特征表示流和來自模塊的全局上下文特征表示流，并動態地融合來自和的特征，該模塊計算的輸出權重使用公式：，其中，是特征，是特征，和是可學習參數，是函數；然后使用計算得到的權重，融合來自和的特征，公式為：，其中，為融合后的特征，自適應特征融合模塊輸出融合后的特征表示流到輸出模塊。
...【技術特征摘要】
1.一種基于多模態醫學數據的特征融合方法，其特征在于，所述方法包括如下步驟：
2.根據權利要求1所述一種基于多模態醫學數據的特征融合方法，其特征在于，步驟1具體包括：
3.根據權利要求1所述的一種基于多模態醫學數據的特征融合方法，其特征在于，步驟2具體包括：
4.根據權利要求1所述的一種基于多模態醫學數據的特征融合方法，其特征在于，步驟3具體包括：
5.根據權利要求1所述的一種基于多模態醫學數據的特征融合方法，其特征在于，步驟4具體包括：
6.一種基于多模態醫學數據的特征融合系統，其特征在于，所述系統包括：數據輸入模塊，數據預處理模塊，特征嵌入模塊，圖結構構建模塊，模塊，模塊，自適應特征融合模塊，以及輸出模塊；這些模塊協同工作，實現對多模態醫學數據的處理，并最終輸出分析結果。
7.如權利要求6所述的系統，其特征在于，所述模塊接收來自圖結構構建模塊的圖結構和來自特征嵌入模塊的嵌入向量流，并采用模型學習圖節點特征；該模塊使用計算節點與其鄰居之間的注意力系數，公式如下：，其中，代表節點和的嵌入向量，，是可學習的權重矩陣...
【專利技術屬性】
技術研發人員：強光亮，續蕊，陳芳軍，馬善吳，林楚童，何華鈺，
申請(專利權)人：北京大學第三醫院北京大學第三臨床醫學院，
類型：發明
國別省市：
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