【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及到人工智能和医学图像分析领域，具体是使用一种gcave-gan(生成对抗网络)和多模态数据融合技术来预测肺癌转移的系统。
技术介绍
1、肺癌是全球致死率最高的恶性肿瘤之一，其转移性特征使得早期识别和准确预测显得尤为重要，这对于提升患者的生存率和生活质量具有决定性影响。目前，肺癌转移的预测主要依靠传统的影像学检查和生物标志物分析。然而，这些方法面临不少挑战，尤其是在准确性和早期检测能力方面往往受限于技术和方法本身的局限，导致误诊和漏诊情况频发。随着科技的发展，特别是在基因组学和医学影像处理领域的进步，研究人员开始探索如何通过融合这些多模态数据来提高肺癌转移预测的精确度。尽管如此，样本大小的限制和数据类型的异质性等挑战仍然存在，需要创新的解决方案。
2、已有研究证实，利用深度学习技术，尤其是深度卷积神经网络(dcnn)，在处理这类问题上显示出了卓越的潜力。例如，一些研究通过设计3d多尺度dcnn模型对肺部ct扫描数据进行分析，实现了对淋巴结转移的高准确性预测。同时，掩模引导的双流注意力网络能够有效地预测肺癌的远处转移，这些技术均以肺部图像为基础，专注于肿瘤特征的局部分析。然而，当前方法存在明显的限制，它们往往只关注ct图像中的局部肿瘤特征，忽略了能够提供更多关于转移潜力的全局和肿瘤边缘上下文信息。事实上，非小细胞肺癌的肿瘤可能会展示出一系列不规则的纹理特征，如胸膜侵犯、支气管中断和血管附着等，这些都是预测肿瘤行为的重要线索。此外，肿瘤的分子遗传特征，如基因表达量特征，也为肿瘤的预测提供了宝贵的信息。将这些基
技术实现思路
1、基于上述想法，本专利技术提出一种基于gcave-gan和多模态融合的肺癌转移智能预测方法，该方法的目标是通过开发一种新的模型，整合多模态数据，通过一个新颖的特征提取和融合机制，提高肺癌转移风险预测的准确性。该方法首先利用gcave-gan生成更多高质量、高真实性的肺癌转移医学影像，通过这些增强数据提高了模型的训练效果。同时，结合患者的影像、基因数据多模态信息，通过深度学习算法综合分析，形成一个综合的预测模型，能够有效预测肺癌的转移情况。
2、为实现上述目的，采用了如下的技术方案：
3、影像数据增强模块gcave-gan：用于对肿瘤图像进行数据增强，该模块能挖掘影像和基因之间的互补关系，将肿瘤成像特征与潜在的肿瘤遗传信息等数据联系起来，揭示与肺癌转移潜在的相关性，以小样本量生成高质量的肿瘤图像，并且保持图像中基因信息的丰富性；
4、图像特征融合模块：该模块包括双路径编码器和边界引导上下文注意力部分，每个路径编码器的目的是更准确地获取与输入数据相对应的特定特征；
5、基因特征提取模块：由于肺癌患者的基因数据样本量小、维度高，而高维数据富含冗余特征，因此采用adaboost算法对基因数据进行特征选择。同时不同患者的基因数据存在较大差异，将整体基因数据视为矩阵进行卷积存在较大误差，因此采用通道级卷积机制，独立地提取每个患者的基因数据；
6、多模态融合模块cff：为了解决不同模态数据不一致的问题，设计了一个基于通道空间注意力的跨模态特征融合(cff)模块，对标定后的图像特征和非图像特征进行特征提取；
7、分类器模块：将多模态融合模块输出的特征经过分类器得到精准的肺癌转移分类预测结果。
8、所述的影像数据增强模块主要实现基因到图像以及医学跨模态的转换等任务。gcave-gan提供了一个有效的解决方案，其特点在于，它在生成过程中可以引入额外的基因组条件信息，从而实现更有基因信息的图像生成。主要有以下几个步骤：1)编码器e，将肿瘤图像投影到潜在空间z，2)生成器g，将潜在向量z转换为肿瘤，3)鉴别器d，判断肿瘤图像是真实的还是虚假的,4)将肿瘤图像投影到基因空间的分类器c。输入为肿瘤区域图像和基因数据，输出为增强后的肿瘤图像。
9、平均特征匹配目标同样被应用于损失函数以达成相似的目的。编码器输出潜在向量的均值和协方差。然后使用kullback-leibler(kl)损失让潜在空间的分布接近高斯分布。kl损失可以表示为：
10、
11、其中，μ为均值和ε为协方差。
12、生成器的目的是捕捉数据的分布特性，而鉴别器则旨在判断一个样本是直接从真实数据中抽取的还是由生成器产生的。这两个网络都可能采用非线性映射函数的形式，类似于多层感知机结构。训练过程中，整个系统通过优化目标函数来调整这两个模型的参数。在生成过程中给出一个条件并导致一定的输出,目标函数如下：
13、
14、为了有效地训练该模型，以增强其区分真实肿瘤与合成肿瘤的能力，鉴别器采用了以下最小化损失函数的方法：
15、
16、为了解决训练时g的梯度不稳定的问题，本文使用平均特征匹配目标：
17、
18、lgd充当感知损失，其中fd(x)表示鉴别器的第一个全连接层上的特征。
19、由于编码的基因数据揭示了某组基因的过表达或低表达趋势，因此选择不采用对数损失函数进行拟合。相反，采用均方误差损失来处理这些数据：
20、
21、为了使g生成的肿瘤图像属于对应的类别c，需要最小化函数：
22、
23、然后，潜在向量z可以采样为z＝μ+r⊙exp(ε)，其中r～n(0,i)是随机向量，⊙表示逐元素乘法。将z输入到生成器g后，我们可以得到合成的肿瘤生成器损失计算如下：
24、
25、其中fd和fc分别是鉴别器d和分类器c的第一层fc层的特征。
26、所述的图像特征融合模块主要是为了更准确地把握肿瘤的上下文区域和肿瘤掩模提供的信息，该模块包括双路径编码器和边界引导上下文注意力部分。此设计旨在充分利用肿瘤周围区域的丰富信息以及肿瘤掩模的形态特征，如形状、边界和位置。
27、在双路径编码器中，首先利用gcave-gan方法进行肿瘤图像增强后的图像和mask掩膜图像进行双分支编码，并将其重组成3d块以进行深度分析。肿瘤区域的特征提取使用3d-unet模型，在两个不同的尺度(1.5×和2.0×)进行操作以捕捉更多细节。对于mask分支，同样使用3d-unet来提取边界本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于GCAVE-GAN和多模态融合的肺癌转移智能预测系统，其特征在于，包括影像数据增强模块GCAVE-GAN、图像特征融合模块、基因特征提取模块、多模态融合模块CFF及分类器模块；
2.根据权利要求1所述的基于GCAVE-GAN和多模态融合的肺癌转移智能预测方法，其特征在于，所述的影像数据增强模块实现基因到图像以及医学跨模态的转换任务；GCAVE-GAN包括以下步骤：1)编码器E，将肿瘤图像投影到潜在空间z，2)生成器G，将潜在向量z转换为肿瘤，3)鉴别器D，判断肿瘤图像是真实的还是虚假的,4)将肿瘤图像投影到基因空间的分类器C；输入为肿瘤区域图像和基因数据，输出为增强后的肿瘤图像。
3.根据权利要求2所述的基于GCAVE-GAN和多模态融合的肺癌转移智能预测系统，其特征在于，首先通过编码器E，将原始肿瘤图像投影到潜在空间z；这个过程通过深度学习模型实现，该模型被训练以捕捉肿瘤图像的关键特征和属性；通过这种方式，编码器可以提取图像中的核心信息，并将其转化为一个潜在向量z，这个向量将作为生成器的输入；编码器输出潜在向量的均值和协方差；然后使用Kull
4.根据权利要求1所述的基于GCAVE-GAN和多模态融合的肺癌转移智能预测系统，其特征在于，所述的图像特征融合模块是为了更准确地把握肿瘤的上下文区域和肿瘤掩模提供的信息，该模块包括双路径编码器和边界引导上下文注意力部分；旨在充分利用肿瘤周围区域的丰富信息以及肿瘤掩模的形态特征；
5.根据权利要求1所述的基于GCAVE-GAN和多模态融合的肺癌转移智能预测系统，其特征在于，所述的基因特征提取模块，首先对样本数据进行Z-score归一化预处理，以每个基因的表达值作为特征，样本的标签作为分类器的目标变量；然后通过加权训练分类器，以更多地关注那些经常被误分类的样本；最后，进行多次迭代来选择最优的基因子集，并将这些基因的表达值作为最终的特征输入到模型中进行特征提取。考虑到Adaboost算法在每轮迭代中逐渐降低错误率，因此倾向于结合多个分类器来提高分类精度，并对训练样本进行加权以减少异常数据的影响，选择区分度最高的特征，提高鲁棒性；由于Adaboost模型中使用CART分类树中的基尼指数来选择最优的分割属性，因此基尼指数可以用来衡量特征的重要性；为了降低模型的复杂度，通过将原始特征集输入到Adaboost模型中，然后根据基尼系数计算出特征重要性，并根据特征重要性进行排序来实现特征选择；具体来说，计算每棵树上每个特征的重要性，并加权平均值，得到该特征的整体重要性，计算公式如下：
6.根据权利要求1所述的基于GCAVE-GAN和多模态融合的肺癌转移智能预测系统，其特征在于，所述的多模态融合模块是为了解决不同模态数据不一致的问题，设计了一个基于通道空间注意力的跨模态特征融合(CFF)模块，对图像特征和非图像特征进行特征提取；首先，将两类特征在通道维度上进行全局池化和平均池化，以提取更全面的特征，更专注于学习全局信息；然后将四个特征串联并传输到MLP以获得不同的注意力，这些注意力通过激活函数映射到[0,1]；分割操作后得到全新的特征权重记为和经过通道注意力的图像和非图像特征记为F'image和F'non-image，整体过程如下：
7.根据权利要求1所述的基于GCAVE-GAN和多模态融合的肺癌转移智能预测系统，其特征在于，所述的分类器模块：由三个全连接层和一个softmax函数组成，损失函数定义为交叉熵损失，公式如下：
...【技术特征摘要】
1.一种基于gcave-gan和多模态融合的肺癌转移智能预测系统，其特征在于，包括影像数据增强模块gcave-gan、图像特征融合模块、基因特征提取模块、多模态融合模块cff及分类器模块；
2.根据权利要求1所述的基于gcave-gan和多模态融合的肺癌转移智能预测方法，其特征在于，所述的影像数据增强模块实现基因到图像以及医学跨模态的转换任务；gcave-gan包括以下步骤：1)编码器e，将肿瘤图像投影到潜在空间z，2)生成器g，将潜在向量z转换为肿瘤，3)鉴别器d，判断肿瘤图像是真实的还是虚假的,4)将肿瘤图像投影到基因空间的分类器c；输入为肿瘤区域图像和基因数据，输出为增强后的肿瘤图像。
3.根据权利要求2所述的基于gcave-gan和多模态融合的肺癌转移智能预测系统，其特征在于，首先通过编码器e，将原始肿瘤图像投影到潜在空间z；这个过程通过深度学习模型实现，该模型被训练以捕捉肿瘤图像的关键特征和属性；通过这种方式，编码器可以提取图像中的核心信息，并将其转化为一个潜在向量z，这个向量将作为生成器的输入；编码器输出潜在向量的均值和协方差；然后使用kullback-leibler(kl)损失让潜在空间的分布接近高斯分布；kl损失可以表示为：
4.根据权利要求1所述的基于gcave-gan和多模态融合的肺癌转移智能预测系统，其特征在于，所述的图像特征融合模块是为了更准确地把握肿瘤的上下文区域和肿瘤掩模提供的信息，该模块包括双路径编码器和边界引导上下文注意力部分；旨在充分利用肿瘤周围区域的丰富信息以及肿瘤掩模的形态特征；
5.根据权利要求1所述的基于gcave-gan和多模态融合的肺癌转移智能预测系统，其特征在于，所述的基因特征提取模块，首先对样本数据进行z-sco...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵涓涓，梁少华，李敖宇，强彦，
申请(专利权)人：太原理工大学，
类型：发明
国别省市：
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