一种多模态数据融合的疾病风险预测方法技术

本发明专利技术涉及疾病风险预测技术领域，具体涉及一种多模态数据融合的疾病风险预测方法，包括以下步骤：数据预处理，包括对医学影像、基因组数据、电子病历等不同模态的数据进行清洗、标准化处理和归一化处理；特征提取，对预处理后的数据进行特征提取，采用深度学习算法、聚类算法等方法进行特征的选择和提取；数据融合，利用融合算法对提取的特征进行融合，形成一个综合特征；预测模型构建，基于综合特征构建疾病风险预测模型；预测结果输出，对新的病例进行风险预测，并输出预测结果。本发明专利技术，实现了对多模态数据的高效融合和利用，提供了一种更精准、更稳定的疾病风险预测方法，对医疗健康领域具有重要的实用价值和广阔的应用前景。康领域具有重要的实用价值和广阔的应用前景。康领域具有重要的实用价值和广阔的应用前景。

【技术实现步骤摘要】
一种多模态数据融合的疾病风险预测方法


[0001]本专利技术涉及疾病风险预测
，尤其涉及一种多模态数据融合的疾病风险预测方法。

技术介绍

[0002]在医疗领域，疾病风险预测是一项至关重要的工作，它可以帮助医生提前识别出高风险疾病人群，实现早预防、早治疗，降低疾病发生的风险。现有的疾病风险预测方法主要是基于单一模态的数据，如医学影像、基因组数据或电子病历数据。
[0003]然而，由于各类数据的特性和信息内容存在差异，单一模态的数据往往无法全面反映疾病的复杂性，也不能充分利用各类数据的信息，这就限制了预测结果的准确性和稳定性。

技术实现思路

[0004]基于上述目的，本专利技术提供了一种多模态数据融合的疾病风险预测方法。
[0005]一种多模态数据融合的疾病风险预测方法，包括以下步骤：步骤一：数据预处理，包括对医学影像、基因组数据、电子病历不同模态的数据进行清洗、标准化处理和归一化处理；步骤二：特征提取，对预处理后的数据进行特征提取，采用深度学习算法、聚类算法方法进行特征的选择和提取；步骤三：数据融合，利用融合算法对提取的特征进行融合，形成一个综合特征；预测模型构建，基于综合特征构建疾病风险预测模型；步骤四：预测结果输出，对新的病例进行风险预测，并输出预测结果。
[0006]进一步的，所述数据预处理步骤包括对医学影像、基因组数据、电子病历的数据进行清洗、标准化处理和归一化处理，数据清洗包括识别并处理缺失数据、重复数据以及异常数据，以减少其对预测结果的负面影响；标准化处理是将具有不同度量单位或者度量尺度的数据转化为无单位的相对数值，以消除数据间因度量单位不同带来的影响，使不同来源的数据进行比较和融合；归一化处理用于将数据转化到统一的取值范围，以消除数据间由于取值范围差异带来的影响，确保模型训练的稳定性和预测结果的可靠性。
[0007]进一步的，所述特征提取步骤采用深度学习算法，在特征提取的过程中，采用深度学习算法、聚类算法以及特征选择算法，采用深度学习算法有效提取医学影像数据中的空间特征，采用聚类算法用来处理电子病历数据，根据其相似性将病历数据分组，提取群体特征；利用特征选择算法，从众多提取的特征中选择出对预测结果影响最大的特征。
[0008]进一步的，所述数据融合步骤通过线性融合方式，所述线性融合用于整合不同模态的特征，包括医学影像、基因组数据和电子病历的特征。
[0009]进一步的，所述线性融合具体操作如下：首先，将来自不同模态的特征矩阵进行归一化处理，使每个特征的取值都落在同一范围内，确保每个特征在融合过程中的权重公平，不会因为某些特征的数值范围大而过分影响融合结果；进而，根据预先设定或者通过训练学习得到的权重，对不同模态的特征进行加权求和，权重的确定通过交叉验证方式得到，使融合后的特征对预测模型的贡献最大化，在权重的确定过程中，考虑不同模态的特征在疾病风险预测中的重要性；最后，通过线性融合得到的特征矩阵，作为输入数据供预测模型进行训练和预测。
[0010]进一步的，所述数据融合步骤基于模型的融合，其操作流程如下：首先，我们将从不同模态的数据中提取出的特征分别输入到各自的预测模型中，该预测模型为适合处理各类数据特点的卷积神经网络（CNN）模型，对于基因组数据，使用循环神经网络（RNN）模型；对于电子病历数据，使用支持向量机（SVM）模型；然后，将各个模型对疾病风险的预测结果作为新的特征，合并成一个预测结果特征矩阵；进而，将预测结果特征矩阵输入到一个新的预测模型中，新预测模型为线性回归模型，用于学习如何最好地结合各个模型的预测结果，以得到最准确的疾病风险预测；最后，使用新预测模型对未知数据进行预测，得到的结果即为基于多模态数据融合的疾病风险预测结果。
[0011]进一步的，所述预测模型的验证步骤包括使用独立的测试数据集对预测模型进行评估，以确定模型的性能，该步骤包括计算准确率、召回率、ROC曲线下的面积（AUC）指标，以全面评价模型的预测性能。
[0012]进一步的，预测结果的输出包括疾病风险的具体数值、疾病风险的等级分类、疾病风险的置信区间。
[0013]本专利技术的有益效果：本专利技术，采用特征提取、数据融合、模型构建和验证等步骤，有效地整合了来自医学影像、基因组数据和电子病历的多模态数据。相比于传统的单一模态的疾病风险预测方法，本专利技术的方法能够更全面地考虑和利用各种模态的数据，提高了预测结果的准确性和稳定性。
[0014]本专利技术，通过基于模型的融合方式，不仅能够结合各模态的信息，还能够发现各模态之间的潜在关联，进一步提升预测性能。同时，通过对预测模型进行周期性的更新和优化，可以确保模型的性能始终保持在最优状态，适应医学数据和疾病模式的可能变化。
附图说明
[0015]为了更清楚地说明本专利技术或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0016]图1为本专利技术实施例的预测方法流程示意图。
具体实施方式
[0017]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，对本专利技术进一步详细说明。
[0018]需要说明的是，除非另外定义，本专利技术使用的技术术语或者科学术语应当为本专利技术所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本专利技术中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。“包括”或者“包含”等类似的词语意指出现该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件及其等同，而不排除其他元件或者物件。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电性的连接，不管是直接的还是间接的。“上”、“下”、“左”、“右”等仅用于表示相对位置关系，当被描述对象的绝对位置改变后，则该相对位置关系也可能相应地改变。
[0019]实施例1
[0020]如图1所示，一种多模态数据融合的疾病风险预测方法，包括以下步骤：步骤一：数据预处理，包括对医学影像、基因组数据、电子病历等不同模态的数据进行清洗、标准化处理和归一化处理；步骤二：特征提取，对预处理后的数据进行特征提取，采用深度学习算法、聚类算法等方法进行特征的选择和提取；步骤三：数据融合，利用融合算法对提取的特征进行融合，形成一个综合特征；预测模型构建，基于综合特征构建疾病风险预测模型；步骤四：预测结果输出，对新的病例进行风险预测，并输出预测结果；通过这种方法，不仅可以利用不同模态的数据，还可以通过特征提取和融合提高疾病风险预测的准确性。
[0021]数据预处理步骤包括对医学影像、基因组数据、电子病历的数据进行清洗、标准化处理和归一化处理，数据清洗包括识别并处理缺失数据、重复数据以及异常数据，以减少其对预测结果的负面影响；标准化处理是将具有不同度量单位或者度量尺度的数据转化为无单位的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多模态数据融合的疾病风险预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：数据预处理，包括对医学影像、基因组数据、电子病历不同模态的数据进行清洗、标准化处理和归一化处理；步骤二：特征提取，对预处理后的数据进行特征提取，采用深度学习算法、聚类算法方法进行特征的选择和提取；步骤三：数据融合，利用融合算法对提取的特征进行融合，形成一个综合特征；步骤四：预测模型构建，基于综合特征构建疾病风险预测模型；步骤五：预测结果输出，对新的病例进行风险预测，并输出预测结果。2.根据权利要求1所述的一种多模态数据融合的疾病风险预测方法，其特征在于，所述数据预处理步骤包括对医学影像、基因组数据、电子病历的数据进行清洗、标准化处理和归一化处理，数据清洗包括识别并处理缺失数据、重复数据以及异常数据，以减少其对预测结果的负面影响；标准化处理是将具有不同度量单位或者度量尺度的数据转化为无单位的相对数值，以消除数据间因度量单位不同带来的影响，使不同来源的数据进行比较和融合；归一化处理用于将数据转化到统一的取值范围，以消除数据间由于取值范围差异带来的影响，确保模型训练的稳定性和预测结果的可靠性。3.根据权利要求1所述的一种多模态数据融合的疾病风险预测方法，其特征在于，所述特征提取步骤采用深度学习算法，在特征提取的过程中，采用深度学习算法、聚类算法以及特征选择算法，采用深度学习算法有效提取医学影像数据中的空间特征，采用聚类算法用来处理电子病历数据，根据其相似性将病历数据分组，提取群体特征；利用特征选择算法，从众多提取的特征中选择出对预测结果影响最大的特征。4.根据权利要求1所述的一种多模态数据融合的疾病风险预测方法，其特征在于，所述数据融合步骤通过线性融合方式，所述线性融合用于整合不同模态的特征，包括医学影像、基因组数据和电子病历的特征。5.根据权利要求4所述的一种多模态数...

【专利技术属性】
技术研发人员：马梦媛，
申请(专利权)人：马梦媛，
类型：发明
国别省市：