【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于医学信息处理及统计分析领域，特别是涉及以一种基于异质图和图神经网络的肺气肿风险预测方法及设备。
技术介绍
1、肺气肿是一种常见的慢性阻塞性肺病(copd)，主要表现为肺泡的永久性扩张和壁的破坏，导致呼吸功能显著下降。患者常常表现出呼吸困难、咳嗽、咳痰等症状，严重影响生活质量。肺气肿的病因复杂，包括吸烟、空气污染、职业暴露和遗传因素等。目前，全球范围内患有肺气肿的患者数量不断增加，已成为严重的公共卫生问题。
2、肺气肿对人体的影响主要体现在两个方面：首先是对呼吸系统的损害。肺泡的破坏和气道的阻塞使得患者的通气和换气功能严重受损，氧气不能充分进入血液，二氧化碳不能有效排出，导致患者出现低氧血症和高碳酸血症。其次是对心血管系统的影响。由于长期的低氧状态，患者常常会出现肺动脉高压，进而导致右心衰竭，进一步加重病情。
3、目前，肺气肿的风险预测主要依赖于影像学检查和肺功能检测。ct(计算机断层扫描)是最常用的影像学检查方法，可以清晰地显示肺部结构和病变情况，通过观察肺泡的变化和气道的阻塞情况，医生可以初步判断患者是否患有肺气肿。然而，ct检查的判读依赖于医生的经验，存在一定的主观性和不确定性。肺功能检测则主要通过测量患者的肺活量、用力呼气量等指标来评估肺功能状态，虽然具有一定的客观性，但对于早期的肺气肿患者，检测的敏感性较低。
4、随着人工智能和机器学习技术的发展，越来越多的研究尝试将这些技术应用于肺气肿的辅助判断中。然而影像、生理和生化数据常常分散处理，未能全面利用这些信息进行精确判断，
技术实现思路
1、本专利技术的目的是针对现有技术不足，提供了一种基于异质图和图神经网络的肺气肿风险预测方法及设备，通过融合和分析多源医疗数据，提高了肺气肿风险预测的准确性和效率。
2、为了实现上述目的，本专利技术所采用的技术方案是：
3、一种基于异质图和图神经网络的肺气肿风险预测方法，包括以下步骤：
4、s1：获取肺气肿患者的多源数据，所述多源数据包括ct图像、生理数据、生化标志物数据；
5、s2：对所述多源数据进行预处理；
6、s3：基于预处理后的多源数据构建异质图，得到节点特征矩阵和邻接矩阵；
7、s4：将所述节点特征矩阵和所述邻接矩阵作为图神经网络模型的输入，训练图神经网络模型；
8、所述图神经网络模型包括多个级联的卷积网络，所述卷积网络包括依次连接的卷积层、激活层和正则化层；
9、所述图神经网络模型训练过程包括：
10、对所述邻接矩阵a进行标准化处理，得到标准化邻接矩阵
11、通过卷积和激活操作，更新节点特征矩阵，更新的节点特征矩阵表达式如下所示：
12、对最后一层卷积网络输出的节点特征进行归一化处理，得到每个节点属于不同类别的概率
13、使用交叉熵损失函数迭代训练图神经网络模型，得到肺气肿风险预测模型；
14、其中，d为度矩阵，h(l)为第l层卷积网络的节点特征矩阵，h(l+1)为第l+1层卷积网络的节点特征矩阵，为标准化邻接矩阵，w(l)为第l层卷积网络的权重矩阵，σ为relu激活函数，softmax为激活函数，hi为最后一层卷积网络的节点i的特征向量。
15、利用所述肺气肿风险预测模型预测肺气肿。
16、本专利技术通过整合来自不同源的肺气肿医疗数据，通过异质图和图神经网络综合分析多种数据源，能够捕捉不同数据类型之间的复杂关系和相互作用，能够识别出肺气肿的微妙且复杂的病理特征，提高了肺气肿风险预测的准确性和效率。
17、进一步地，所述s2的实现过程包括：
18、采用自适应直方图均衡化技术增强ct图像的对比度，采用laplacian滤波器锐化直方图均衡化后的ct图像的边缘；
19、将生理数据转换为标准化分数；
20、使用主成分分析法降低生化标志物数据的维度。
21、通过对ct图像进行预处理，以提高图像的可视性和突出显示图像的边缘细节，从而使病变区域的边界更清晰，方便后续的特征提取；对生理数据进行标准化转换，可以消除不同测量单位之间的影响，确保数据的一致性，以便进行比较；使用主成分分析法降低生化标志物数据的维度，可提取主要特征。
22、进一步地，所述s3的实现过程包括：
23、使用全连接网络对预处理后的多源数据进行融合，得到节点特征矩阵h＝fcm(fct,fphysioi,fphysio,fbio)；
24、建立各节点特征之间的边；
25、通过各节点特征和节点特征之间的边，构建异质图的邻接矩阵，所述邻接矩阵a的表达式如下：
26、
27、其中，fcn表示全连接网络，fct表示ct图像节点特征向量，fphysio表示生理数据节点特征向量，fbio表示生化标志物节点特征向量，wij表示节点i和节点j之间的边权重。
28、通过构建异质图能够捕捉特征之间的复杂关系，从这些多源数据中提取关键特征。
29、进一步地，通过计算最后一层卷积网络的节点特征之间的相似度来识别不同特征节点之间的关联度；
30、通过聚类方法对最后一层卷积网络的节点特征进行聚类，识别节点特征群体。
31、能够预测异质图中可能存在但尚未观察到的边，识别异质图中密切相关的节点群体，有助于揭示肺气肿的潜在生物标志物或病理过程。
32、基于同一专利技术构思，本专利技术还提供了一种电子设备，包括：
33、一个或多个处理器；
34、存储器，其上存储有一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现基于异质图和图神经网络的肺气肿风险预测方法的步骤。
35、基于同一专利技术构思，本专利技术还提供了一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现基于异质图和图神经网络的肺气肿风险预测方法的步骤。
36、相比于现有技术，本专利技术的有益效果：
37、本专利技术通过整合和分析来自不同源的肺气肿医疗数据，通过异质图和图神经网络综合分析多种数据源，能够识别出肺气肿的微妙且复杂的病理特征，提高了肺气肿风险预测的准确性和效率。
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1.一种基于异质图和图神经网络的肺气肿风险预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于异质图和图神经网络的肺气肿风险预测方法，其特征在于，所述S2的实现过程包括：
3.根据权利要求1所述的基于异质图和图神经网络的肺气肿风险预测方法，其特征在于，所述S3的实现过程包括：
4.根据权利要求1所述的基于异质图和图神经网络的肺气风险肿预测方法，其特征在于，通过计算最后一层卷积网络的节点特征之间的相似度来识别不同特征节点之间的关联度。
5.根据权利要求1所述的基于异质图和图神经网络的肺气肿风险预测方法，其特征在于，通过聚类方法对最后一层卷积网络的节点特征进行聚类，识别节点特征群体。
6.根据权利要求1所述的基于异质图和图神经网络的肺气肿风险预测方法，其特征在于，利用所述肺气肿风险预测模型预测肺气肿。
7.一种电子设备，其特征在于，包括：
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-6任一项所述方法的步骤。
【技术特征摘要】
1.一种基于异质图和图神经网络的肺气肿风险预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于异质图和图神经网络的肺气肿风险预测方法，其特征在于，所述s2的实现过程包括：
3.根据权利要求1所述的基于异质图和图神经网络的肺气肿风险预测方法，其特征在于，所述s3的实现过程包括：
4.根据权利要求1所述的基于异质图和图神经网络的肺气风险肿预测方法，其特征在于，通过计算最后一层卷积网络的节点特征之间的相似度来识别不同特征节点之间的关联度。...
【专利技术属性】
技术研发人员：戴子喻，谢斌，陈琼，刘进康，刘辉，王路路，杨睿，段铸，
申请(专利权)人：中南大学，
类型：发明
国别省市：
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