CN113299388A - 基于发热伴皮疹的跨模态医学生物特征认知疾病的系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种基于发热伴皮疹的跨模态医学生物特征认知疾病的系统、设备及存储介质，所述系统包括：预处理模块，用于获取多个患者发热伴皮疹的多模态医学生物样本并进行预处理；特征提取模块，用于提取各个样本的特征信息并进行特征筛选和病因分类，根据病因构建样本数据集；模型组建模块，用于利用AdaBoost算法分别对样本数据集进行训练，组建疾病认知系统模型；病因分析模块，用于通过疾病认知系统模型对待识别的发热伴皮疹的多模态医学生物样本进行病因分析。本发明通过构建疾病认知系统模型对发热伴皮疹的跨模态医学生物特征进行病因分析，能够充分发挥各模态医学生物特征指标的优势，增加认知发热伴皮疹类疾病的效果和能力。
Description
技术领域
本发明属于人工智能领域，尤其涉及一种基于发热伴皮疹的跨模态疾病认 知的系统、设备、存储介质。
背景技术
发热伴全身或局部皮疹是很多疾病都可能出现的症状。临床工作中一般通 过观察皮疹的形态、分布、与发热出现的时间顺序以及症状等，再结合病史、 体检和实验室检查综合分析，将症状相似的疾病进行鉴别，做出诊断。这种疾 病筛查过程繁杂，疾病的病因分析需借助多种手段或途径才能得到准确结果。
发明内容
有鉴于此，本发明提出了种基于发热伴皮疹的跨模态疾病认知的系统、设 备、存储介质，用于解决现有的发热伴皮疹疾病的病因分析过程繁杂的问题。
本发明第一方面，提出一种基于发热伴皮疹的跨模态医学生物特征认知疾 病的系统，所述系统包括：
预处理模块：用于首先获取多个患者发热伴皮疹的多模态医学生物样本并 进行预处理；
特征提取模块：用于提取各个样本的特征信息并进行特征筛选和病因分类， 根据病因构建样本数据集；
模型组建模块：用于利用AdaBoost算法分别对样本数据集进行训练，组建 疾病认知系统模型；
病因分析模块：用于通过疾病认知系统模型对待识别的发热伴皮疹的多模 态医学生物样本进行病因分析。
优选的，所述预处理模块中，所述发热伴皮疹的多模态医学生物样本包括 包括至少两个模态的数据：发热分度与热型信息、皮疹症状文本信息，发热分 度与热型信息包括发热分度与发热的热型。
优选的，所述特征提取模块具体包括：
特征提取单元：基于TextRank算法对发热分度与热型信息、皮疹症状文本 信息进行关键词提取，分别对病例样本和待诊断病例样本的特征信息进行向量 化表示，采集并处理发热分度与热型信息以及皮疹症状文本信息对应的疾病和 病因；
数据集制作单元：基于样本的特征信息，以病因为标签构建样本数据集， 发热伴皮疹发病的病因分类包括病毒、细菌感染性疾病、变态反应性皮肤病、 自身免疫性疾病、特殊性皮肤病和恶性肿瘤。
优选的，所述模型组建模块中，AdaBoost算法的基本分类器包括SVM分类 器和KNN分类器，基于样本数据集训练多个基本分类器的SVM分类器和KNN 分类器，SVM分类器和KNN分类器根据各自权重组合成弱分类器，最后根据 多个弱分类器加权投票组合成一个强分类器作为疾病认知系统模型。
优选的，所述所述模型组建模块中，利用三维网格搜索法对SVM分类器及 KNN分类器进行超参数调优，寻优过程如下：
设定网格搜索变量(C,g,k)的范围及搜索步距，其中C为SVM分类器的惩罚 因子，g为SVM分类器的的高斯核函数，k为KNN分类器的超参数，k表示选 取距离某一样本最近的k个样本，取这k个样本出现最多的类别作为预测的此类 类别；
采用K-CV交叉验证方式对各训练集进行训练测试，其中K值设定为5，得 到使弱分类准确率最高的局部最优参数，最后根据得到的最优局部参数，选择 临近搜索区间进行二次寻优，直到找到最优全局参数。
优选的，所述利用三维网格搜索法对SVM分类器及KNN分类器进行超参 数调优的优化目标为：
其中，w1、w2分别为SVM分类器、KNN分类器的权重，f(xi)为SVM分类 器对样本xi的分类结果，A、B为对SVM分类器分类的结果作为新的训练集， 用logistics回归再训练得到的拟合参数；Nk(x)为KNN算法中样本xi最近邻的k 训练实例点构成集合，yi为KNN分类器的输出类别，cj为涵盖Nk(x)的区域的类 别，I(yi＝cj)表示样本xi分类正确的概率。
优选的，所述系统还包括方案解决模块，用于基于病因分析模块的分析结 果，提供与发热伴皮疹的病因相对应的解决方案。
本发明第二方面，公开一种电子设备，包括：至少一个处理器、至少一个 存储器、通信接口和总线；
其中，所述处理器、存储器、通信接口通过所述总线完成相互间的通信；
所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述 程序指令，以实现如权利要求1～7任一项所述的方法。
本发明第三方面，公开一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介 质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机实现权利要求1～7任一项所 述的方法。
本发明相对于现有技术具有以下有益效果：
1)本发明通过发热伴皮疹的多模态融合后的医学生物特征信息集合对待识 别样本进行发热伴皮疹类疾病的认知和判定，不仅能考虑患者发热分度与热型 信息和发热伴皮疹的特征信息与疾病发生固有的医学生物特征各模态数据间的 交互作用，同时也能够充分发挥各模态医学生物特征指标的优势，增加认知发 热伴皮疹类疾病的效果和能力。
2)本发明利用AdaBoost算法分别对样本数据集进行训练，组建疾病认知 系统模型，通过SVM分类器和KNN分类器加权组合成弱分类器，利用三维网 格搜索法对SVM分类器及KNN分类器进行超参数调优，快速定位参数空间， 最后根据多个弱分类器加权投票组合成一个强分类器作为疾病认知系统模型， 提高了通过疾病认知系统模型对待识别的发热伴皮疹的多模态医学生物样本进 行病因分析的准确率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例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 中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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。
图1为本发明基于发热伴皮疹的跨模态医学生物特征认知疾病的姿态结构 示意图；
图2为本发明特征提取模块的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施方式，对本发明实施方式中的技术方案进行清楚、 完整地描述，显然，所描述的实施方式仅仅是本发明一部分实施方式，而不是 全部的实施方式。基于本发明中的实施方式，本领域普通技术人员在没有做出 创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，本发明公开一种基于发热伴皮疹的跨模态医学生物特征认知疾 病的系统，所述系统包括：预处理模块10、特征提取模块20、模型组建模块30、 病因分析模块40、方案解决模块50；
所述预处理模块10，用于首先多个患者发热伴皮疹的多模态医学生物样本 并进行预处理；
所述预处理模块中，所述发热伴皮疹的多模态医学生物样本包括包括至少 两个模态的数据：发热分度与热型信息、皮疹症状文本信息，发热分度与热型 信息包括发热分度与发热的热型。
发热伴皮疹数据集包括至少两个模态的数据：一个是发热分度与热型特征 信息样本；一个是皮疹医学生物特征信息即皮疹症状文本特征信息。其中，患 者发热分度与热型特征信息包括：1)、发热分度：一般分为低热37.2℃-38℃、 中度发热38.1℃-39℃、高热39.1℃-41℃、超过41℃称为超高热；2)、发热的热 型即类型。包括稽留热、弛张热、间歇热、回归热、波状热和不规则热等；另 外，皮疹症状文本特征信息包括：1)、皮疹颜色、形状等。例如，水肿性红斑、 水疱、大疱、血疱、淡红色斑疹、斑丘疹、红斑、风团样等；2)、皮疹的部位。 包括全身、整个颜面、颈前V型区、四肢、躯干、后颈部、小腿、肘、膝以下 及掌跖等；3)、皮疹发生发展的时间。包括24小时、一天、两天、一周等；4) 皮疹的伴随症状特征。包括头痛、乏力、肌痛、肌无力、寒战、水电解质紊乱、 低蛋白血症、内分泌紊乱、淋巴结肿大、肝脾肿大等。其中，患者发热分度直 接分为四种：低、中、和超高；热型直接分为稽留热、弛张热、间歇热、回归 热、波状热和不规则热六种，并进行预处理和标注；由于患者皮疹医学生物特征文本信息主要是描述性文本或者文章，所以其提取方法为：基于TextRank算 法进行关键词提取，分别对病例样本和待诊断病例进行向量化表示。
特征提取模块20，用于提取各个样本的特征信息并进行特征筛选和病因分 类，根据病因构建样本数据集；所述特征提取模块具体包括：
特征提取单元，用于基于TextRank算法对发热分度与热型信息、皮疹症状 文本信息进行关键词提取，分别对病例样本和待诊断病例样本的特征信息进行 向量化表示，采集并处理发热分度与热型信息以及皮疹症状文本信息对应的疾 病和病因；
数据集制作单元，用于基于样本的特征信息，以病因为标签构建样本数据 集，发热伴皮疹发病的病因分类包括病毒、细菌感染性疾病、变态反应性皮肤 病、自身免疫性疾病、特殊性皮肤病和恶性肿瘤。具体分类包括：1)、病毒和 细菌感染性疾病，包括水痘、风疹、麻疹、幼儿急疹、传染性单核细胞增多症、 病毒性出血热、猩红热、丹毒病原菌等；2)、变态反应性皮肤病，包括药疹、 急性荨麻疹、重症多形红斑等；3)、自身免疫性疾病，包括系统性红斑狼疮、 皮肌炎、结节性红斑和变应性血管炎等；4)、某些特殊性皮肤病，包括脓疱型、红皮病型银屑病等；5)、恶性肿瘤，包括淋巴瘤何杰金病、恶性组织细胞增生 症等。
所述模型组建模块30，用于利用AdaBoost算法分别对样本数据集进行训练， 组建疾病认知系统模型；
所述模型组建模块中，AdaBoost算法的基本分类器包括SVM分类器和KNN 分类器，基于样本数据集训练多个基本分类器的SVM分类器和KNN分类器， SVM分类器和KNN分类器根据各自权重组合成弱分类器，利用三维网格搜索 法对SVM分类器及KNN分类器进行超参数调优，寻优过程包括：
分别设定三维网格搜索变量(C,g,k)的范围及搜索步距，其中C为SVM分类 器的惩罚因子，g为SVM分类器的的高斯核函数，k为KNN分类器的超参数， k表示选取距离某一样本最近的k个样本，取这k个样本出现最多的类别作为预 测的此类类别；
设定优化目标，利用三维网格搜索法对SVM分类器及KNN分类器进行超 参数调优的优化目标为：
其中，w1、w2分别为SVM分类器、KNN分类器的权重，f(xi)为SVM分类 器对样本xi的分类结果，A、B为对SVM分类器分类的结果作为新的训练集， 用logistics回归再训练得到的拟合参数；Nk(x)为KNN算法中样本xi最近邻的k 训练实例点构成集合，yi为KNN分类器的输出类别，cj为涵盖Nk(x)的区域的类 别，I(yi＝cj)表示样本xi分类正确的概率，
采用K-CV交叉验证方式对各训练集进行训练测试，其中K值设定为5，得 到使弱分类准确率最高的局部最优参数，最后根据得到的最优局部参数，选择 临近搜索区间进行二次寻优，直到H小于设定阈值T则找到最优全局参数，结 束寻优。上述过程具有不易过早收敛且易于快速定位参数空间等特点，可高效 实现参数调优。
最后根据多个弱分类器加权投票组合成一个强分类器作为疾病认知系统模 型。
所述所述病因分析模块40，用于通过疾病认知系统模型对待识别的发热伴 皮疹的多模态医学生物样本进行病因分析。
本发明利用AdaBoost算法分别对样本数据集进行训练，组建疾病认知系统 模型，通过SVM分类器和KNN分类器加权组合成弱分类器，利用三维网格搜 索法对SVM分类器及KNN分类器进行超参数调优，并对SVM分类器进行概 率校准，然后以弱分类器误分类概率最小为优化目标，快速定位参数空间，最 后根据多个弱分类器加权投票组合成一个强分类器作为疾病认知系统模型，提 高了通过疾病认知系统模型对待识别的发热伴皮疹的多模态医学生物样本进行 病因分析的准确率。
所述方案解决模块50，用于基于病因分析模块的分析结果，提供与发热伴 皮疹的病因相对应的解决方案。
本发明通过发热伴皮疹的多模态融合后的医学生物特征信息集合对待识别 样本进行发热伴皮疹类疾病的认知和判定，不仅能考虑患者发热分度与热型信 息和发热伴皮疹的特征信息与疾病发生固有的医学生物特征各模态数据间的交 互作用，同时也能够充分发挥各模态医学生物特征指标的优势，增加认知发热 伴皮疹类疾病的效果和能力。
本发明还公开一种电子设备，包括：至少一个处理器、至少一个存储器、 通信接口和总线；其中，所述处理器、存储器、通信接口通过所述总线完成相 互间的通信；所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器 调用所述程序指令，以实现本发明前述的方法。
本发明还公开一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储计 算机指令，所述计算机指令使所述计算机实现本发明实施例所述方法的全部或 部分步骤。所述存储介质包括：U盘、移动硬盘、只议存储器ROM、随机存取 存储器RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的 单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也 可以不是物理单元，即可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择 其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在 不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
以上所述仅为本发明的较佳实施方式而已，并不用以限制本发明，凡在本 发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本 发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种基于发热伴皮疹的跨模态医学生物特征认知疾病的系统，其特征在于，所述系统包括：
预处理模块：用于获取多个患者发热伴皮疹的多模态医学生物样本并进行预处理；
特征提取模块：用于提取各个样本的特征信息并进行特征筛选和病因分类，根据病因构建样本数据集；
模型组建模块：用于利用AdaBoost算法分别对样本数据集进行训练，组建疾病认知系统模型；
病因分析模块：用于通过疾病认知系统模型对待识别的发热伴皮疹的多模态医学生物样本进行病因分析。
2.根据权利要求1所述基于发热伴皮疹的跨模态医学生物特征认知疾病的系统，其特征在于，所述预处理模块中，所述发热伴皮疹的多模态医学生物样本包括包括至少两个模态的数据：发热分度与热型信息、皮疹症状文本信息，发热分度与热型信息包括发热分度与发热的热型。
3.根据权利要求2所述基于发热伴皮疹的跨模态医学生物特征认知疾病的系统，其特征在于，所述特征提取模块具体包括：
特征提取单元：基于TextRank算法对发热分度与热型信息、皮疹症状文本信息进行关键词提取，分别对病例样本和待诊断病例样本的特征信息进行向量化表示，采集并处理发热分度与热型信息以及皮疹症状文本信息对应的疾病和病因；
数据集制作单元：基于样本的特征信息，以病因为标签构建样本数据集，发热伴皮疹发病的病因分类包括病毒、细菌感染性疾病、变态反应性皮肤病、自身免疫性疾病、特殊性皮肤病和恶性肿瘤。
4.根据权利要求1所述基于发热伴皮疹的跨模态医学生物特征认知疾病的系统，其特征在于，所述模型组建模块中，AdaBoost算法的基本分类器包括SVM分类器和KNN分类器，基于样本数据集训练多个基本分类器的SVM分类器和KNN分类器，SVM分类器和KNN分类器根据各自权重组合成弱分类器，最后根据多个弱分类器加权投票组合成一个强分类器作为疾病认知系统模型。
5.根据权利要求4所述基于发热伴皮疹的跨模态医学生物特征认知疾病的系统，其特征在于，所述所述模型组建模块中，利用三维网格搜索法对SVM分类器及KNN分类器进行超参数调优，寻优过程如下：
设定网格搜索变量(C,g,k)的范围及搜索步距，其中C为SVM分类器的惩罚因子，g为SVM分类器的的高斯核函数，k为KNN分类器的超参数，k表示选取距离某一样本最近的k个样本，取这k个样本出现最多的类别作为预测的此类类别；
采用K-CV交叉验证方式对各训练集进行训练测试，其中K值设定为5，得到使弱分类准确率最高的局部最优参数，最后根据得到的最优局部参数，选择临近搜索区间进行二次寻优，直到找到最优全局参数。
6.根据权利要求5所述基于发热伴皮疹的跨模态医学生物特征认知疾病的系统，其特征在于，所述利用三维网格搜索法对SVM分类器及KNN分类器进行超参数调优的优化目标为：
其中，w1、w2分别为SVM分类器、KNN分类器的权重，f(xi)为SVM分类器对样本xi的分类结果，A、B为对SVM分类器分类的结果作为新的训练集，用logistics回归再训练得到的拟合参数；Nk(x)为KNN算法中样本xi最近邻的k训练实例点构成集合，yi为KNN分类器的输出类别，cj为涵盖Nk(x)的区域的类别，I(yi＝cj)表示样本xi分类正确的概率。
7.根据权利要求1所述基于发热伴皮疹的跨模态医学生物特征认知疾病的系统，其特征在于，所述系统还包括方案解决模块，用于基于病因分析模块的分析结果，提供与发热伴皮疹的病因相对应的解决方案。
8.一种电子设备，包括：至少一个处理器、至少一个存储器、通信接口和总线；
其中，所述处理器、存储器、通信接口通过所述总线完成相互间的通信；
所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令，以实现如权利要求1～7任一项所述的方法。
9.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机实现权利要求1～7任一项所述的方法。
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