医疗多模态数据的图神经网络融合与疾病进展预测

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#神经网络 #人工智能 #深度学习 #机器学习

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医疗多模态数据的图神经网络融合与疾病进展预测

引言

在精准医疗领域，多模态数据（如影像、基因组、电子健康记录）的融合分析已成为疾病进展预测的关键挑战。图神经网络（GNN）通过建模复杂数据间的关系，为跨模态特征交互提供了新思路。本文提出一种基于异构图的多模态融合框架，结合时空图卷积与注意力机制，实现对阿尔茨海默病进展的预测。

多模态数据建模与图构建

数据预处理

将MRI影像、基因表达谱和临床指标分别编码为节点特征：

import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 模拟多模态数据
mri_data = np.random.rand(100, 64)  # 100样本，64维影像特征
gene_data = np.random.rand(100, 200) # 200基因表达
clinical_data = np.random.rand(100, 10) # 10维临床指标

# 标准化
scaler = StandardScaler()
mri_scaled = scaler.fit_transform(mri_data)

异构图构建

建立包含三种节点类型的图结构：

节点类型：MRI_Node, Gene_Node, Clinical_Node
边构建策略：
- 皮尔逊相关系数 > 0.3 的基因-影像关联边
- 临床指标与影像特征的时序依赖边

多模态数据融合流程图

图神经网络融合架构

模型结构

import torch
import torch.nn as nn
from torch_geometric.nn import GCNConv, global_mean_pool

class MultiModalGNN(nn.Module):
    def __init__(self, num_features):
        super().__init__()
        self.gcn1 = GCNConv(num_features, 64)
        self.gcn2 = GCNConv(64, 32)
        self.attention = nn.MultiheadAttention(32, num_heads=4)
        self.regressor = nn.Sequential(
            nn.Linear(32, 16),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(16, 1)  # 输出疾病进展评分
        )

    def forward(self, data):
        x, edge_index = data.x, data.edge_index
        x = self.gcn1(x, edge_index)
        x = torch.relu(self.gcn2(x, edge_index))
        # 注意力机制聚合跨模态特征
        x, _ = self.attention(x, x, x)
        return self.regressor(x)

融合策略

采用分层注意力机制：

模态内注意力：计算同一模态内节点的重要性权重
跨模态注意力：通过可学习参数矩阵对齐不同模态特征空间
动态权重融合：根据样本特征自适应调整模态贡献度

疾病进展预测实验

数据集与评估指标

数据集：ADNI数据库（阿尔茨海默病患者n=800）
指标：AUC-ROC, F1-score, MAE

训练流程

from torch_geometric.data import Data
from torch_geometric.loader import DataLoader

# 构建PyG数据对象
data = Data(x=feature_matrix, edge_index=edge_indices)
loader = DataLoader([data], batch_size=1)

model = MultiModalGNN(num_features=274)  # 64+200+10
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

for epoch in range(100):
    model.train()
    for batch in loader:
        out = model(batch)
        loss = nn.MSELoss()(out, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()