15、大规模知识图谱中的链接预测与机器学习应用

大规模知识图谱中的链接预测与机器学习应用

在许多领域，尤其是生命科学中，知识图谱的应用越来越广泛。我们可以利用知识图谱中的现有链接和模式来预测节点之间的关系，这就是链接预测的核心思想。

1. 医学成像与DICOM

医学成像技术是医学诊断的重要手段，特别是在癌症医学领域。从19世纪末的X射线开始，医学成像技术不断发展，如今包括超声、计算机断层扫描、磁共振成像等多种形式。

1.1 成像类型

• 形态学成像 ：用于检测肿瘤。
• 功能成像 ：通过注射可冲洗的造影剂来评估功能过程。
• 其他成像 ：如定量、分子、介入和多模态成像，它们能提供额外的测量变量和实时图像，甚至可以基于生化过程预测组织变化。

1.2 DICOM标准

DICOM（Digital Imaging and Communications in Medicine）是数字医学成像的通用标准，它涵盖了诊断和治疗信息、图像及相关数据的存储和通信。每个DICOM文件除了包含实际图像外，还包含与放射学相关的大量医学数据，如患者的姓名、性别、年龄，以及图像的颜色深度、拍摄时间等。

DICOM数据的结构类似于树，是一个四级系统：

graph LR
    A[患者] --> B[研究1]
    A --> C[研究2]
    A --> D[研究n]
    B --&g