本發(fā)明涉及一種基于決策樹(shù)結(jié)構(gòu)對(duì)比學(xué)習(xí)的抑郁癥診斷分析方法，屬于影像基因組學(xué)。

背景技術(shù)：

1、抑郁癥是一種常見(jiàn)的情感性精神障礙疾病，由于抑郁癥患者的疾病意識(shí)不足以及早期篩查方法的缺乏，大多數(shù)患者在診斷時(shí)已經(jīng)發(fā)展至重癥，利用患者信息構(gòu)建抑郁癥診斷模型能夠很大程度上幫助從業(yè)者進(jìn)行抑郁癥診斷。

2、在神經(jīng)影像學(xué)領(lǐng)域，磁共振成像(mri)被廣泛應(yīng)用于精神疾病和神經(jīng)系統(tǒng)疾病的預(yù)測(cè)和診斷中。例如利用mri信息訓(xùn)練多種機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)方案(xgboost、svm、vit、transformer等)，它們從mri中提取樣本腦部的特征信息用于訓(xùn)練mdd診斷模型，并不斷對(duì)模型進(jìn)行改進(jìn)，使其在診斷時(shí)擁有更高的準(zhǔn)確率和可解釋性。但這些方法僅利用了影像數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練模型，相關(guān)研究表明，使用單一的生物指標(biāo)無(wú)法完全解釋mdd，其病因包含遺傳、環(huán)境、心理和生物因素。為了使診斷模型能夠?qū)W習(xí)到更多類(lèi)別的樣本特征，近期的不少研究開(kāi)始采用深度學(xué)習(xí)模型來(lái)進(jìn)行疾病診斷，它們利用多種模態(tài)的影像信息來(lái)訓(xùn)練相關(guān)模型，例如多連接表征學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)、多模態(tài)交叉transformer等，在診斷效率和準(zhǔn)確率上實(shí)現(xiàn)了不錯(cuò)的結(jié)果。但由于深度學(xué)習(xí)的黑盒特性，研究者難以對(duì)這些模型進(jìn)行歸因分析，其他在臨床過(guò)程中能夠獲得的數(shù)據(jù)，例如基因信息、年齡、家族病史等均無(wú)法加以利用。

3、目前，神經(jīng)系統(tǒng)疾病診斷模型在機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域都有著較好的進(jìn)展，機(jī)器學(xué)習(xí)方法在診斷精度上較深度學(xué)習(xí)模型差，而深度學(xué)習(xí)模型的可解釋性不夠完善，無(wú)法確定與疾病相關(guān)的腦區(qū)或者功能連接邊。此外，由于基因數(shù)據(jù)的高維度和復(fù)雜關(guān)聯(lián)，現(xiàn)有關(guān)于精神疾病診斷的模型很少關(guān)注影像和基因的多模態(tài)數(shù)據(jù)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明目的在于針對(duì)上述現(xiàn)有技術(shù)的缺陷和不足，提出了一種基于決策樹(shù)結(jié)構(gòu)對(duì)比學(xué)習(xí)的抑郁癥診斷分析方法，通過(guò)利用mdd診斷中常見(jiàn)的腦部磁共振成像(magneticresonance?imaging,mri)與單核苷酸多態(tài)性(single?nucleotide?polymorphisms,snp)信息來(lái)訓(xùn)練分類(lèi)網(wǎng)絡(luò)，在實(shí)現(xiàn)疾病診斷的同時(shí)對(duì)疾病相關(guān)的特征進(jìn)行分析，mmsc同時(shí)利用了兩種mri(結(jié)構(gòu)磁共振成像與靜息態(tài)功能磁共振成像)、snp、臨床評(píng)估指標(biāo)這四種模態(tài)的數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行多模態(tài)數(shù)據(jù)融合以挖掘樣本特征，并將學(xué)習(xí)到的特征用于mdd的診斷中，模型有效提升了mdd的診斷精度。

2、本發(fā)明為解決其技術(shù)問(wèn)題所采用的技術(shù)方案是：一種基于決策樹(shù)結(jié)構(gòu)對(duì)比學(xué)習(xí)的抑郁癥診斷分析方法，所述該方法包括如下步驟：

3、步驟1：首先對(duì)擁有的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；

4、步驟2：選取其中一個(gè)模態(tài)的特征來(lái)描述模型的編碼過(guò)程；

5、步驟3：將選擇后的特征輸入編碼器；

6、步驟4：將編碼所得到的yi輸入投影編碼器之中進(jìn)行特征降維；

7、步驟5：計(jì)算分類(lèi)損失；

8、步驟6：根據(jù)表征構(gòu)建對(duì)比學(xué)習(xí)損失；

9、步驟7：重復(fù)所述步驟2至6，得到四種模態(tài)數(shù)據(jù)各自的編碼器與表征y與z；

10、步驟8：根據(jù)lall的梯度方向，對(duì)上述各編碼器中能夠調(diào)整的權(quán)重按梯度下降方向進(jìn)行迭代更新，從而完成模型的學(xué)習(xí)過(guò)程。

11、進(jìn)一步地，所述步驟1包括：對(duì)于mri數(shù)據(jù)，使用靜息狀態(tài)功能數(shù)據(jù)處理助手(dparsf?2.3)mri工具包進(jìn)行預(yù)處理并分配到標(biāo)準(zhǔn)mni(montreal?neurologicalinstitute)空間中，通過(guò)aal(automated?anatomical?labeling)模板獲得116*116的功能連接矩陣，再通過(guò)該矩陣計(jì)算其聚類(lèi)系數(shù)(clustering?coefficient,cc)和平均灰質(zhì)體積(mean?gray?matter?volum,gmv)分別作為rs-fmri和smri的特征，針對(duì)snp信息，采用最小等位基因的個(gè)數(shù)進(jìn)行0、1、2的加性編碼，對(duì)于其他臨床信息，將其中離散的數(shù)據(jù)作獨(dú)熱編碼，所有數(shù)據(jù)均進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，即均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1。

12、進(jìn)一步地，所述步驟2包括：假設(shè)模型輸入中的第i個(gè)模態(tài)特征為xi，將該特征輸入模型中的第一個(gè)編碼器以進(jìn)行特征選擇，其中pi代表特征選擇矩陣，由0、1組成，并且每一行僅有一個(gè)值為1，以這種方式，對(duì)輸入的特征進(jìn)行了篩選，在保證特征稀疏的同時(shí)，選擇其中重要的特征作為后續(xù)模型的輸入。

13、進(jìn)一步地，所述步驟3包括：首先對(duì)進(jìn)行編碼，為了使決策樹(shù)能夠進(jìn)行迭代更新，利用sigmoid，即σ函數(shù)與relu激活函數(shù)構(gòu)建了公式：

14、f(x；θ)＝w2(relu(w1x+b1))+b2

15、其中，x代表需要決策樹(shù)進(jìn)行判斷的某一變量，w與b代表決策樹(shù)節(jié)點(diǎn)中能夠進(jìn)行迭代更新的權(quán)重，θ代表輸入該公式的w與b權(quán)重值。

16、得到如下可微分的決策樹(shù)函數(shù)：

17、t(xi)＝f(σ(xi1-s1),σ(xi2-s2),...,σ(xin-sn)；θ)

18、其中，s用于對(duì)決策樹(shù)節(jié)點(diǎn)的輸出進(jìn)行約束，以防止x值的大小對(duì)函數(shù)造成影響。

19、編碼層的輸出結(jié)果為：

20、

21、進(jìn)一步地，所述步驟4包括：投影編碼器為常見(jiàn)的mlp網(wǎng)絡(luò)，即：

22、zi＝σ(w2·g(w1·yi+b1)+b2)。

23、進(jìn)一步地，所述步驟5包括：利用樣本標(biāo)簽lj與步驟3中得到的樣本表征yi預(yù)測(cè)分類(lèi)結(jié)果該過(guò)程同樣利用mlp實(shí)現(xiàn)，并與樣本真實(shí)標(biāo)簽計(jì)算交叉熵?fù)p失：

24、

25、進(jìn)一步地，所述步驟6包括：將步驟4中得到的表征zi作為對(duì)比學(xué)習(xí)損失的輸入：

26、

27、由于不同模態(tài)的特征編碼過(guò)程是并行的，該處假設(shè)其他模態(tài)的特征已經(jīng)過(guò)編碼處理，其中n代表樣本個(gè)數(shù)，m代表特征模態(tài)個(gè)數(shù)，a(j)代表去除第j個(gè)樣本的n個(gè)樣本，p(j)代表與樣本j有著相同分類(lèi)標(biāo)簽的其他樣本，有監(jiān)督對(duì)比學(xué)習(xí)損失利用指數(shù)函數(shù)來(lái)計(jì)算兩個(gè)表征之間的相關(guān)程度，其中分子代表特征zij與其他類(lèi)別相同的正例樣本特征之間的相關(guān)程度，分母代表特征zij與其余特征之間的相關(guān)程度，分子與分母中的·代表矩陣內(nèi)積。

28、進(jìn)一步地，所述步驟7包括：通過(guò)計(jì)算各個(gè)表征y的分類(lèi)損失與表征z的對(duì)比學(xué)習(xí)損失，能夠得到模型的最終損失：

29、

30、進(jìn)一步地，所述步驟8包括：在迭代過(guò)程中使lall的值接近最小值，從而使正例特征組之間的歐氏距離縮小，負(fù)例組之間的歐式距離增大。

31、有益效果：

32、1、本發(fā)明提出一種新的mdd診斷方法，稱(chēng)為多模態(tài)有監(jiān)督對(duì)比學(xué)習(xí)(mmsc)，它旨在利用多種模態(tài)的數(shù)據(jù)對(duì)mdd進(jìn)行診斷，并結(jié)合擁有白盒特性的決策樹(shù)結(jié)構(gòu)來(lái)對(duì)mdd相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)基因與腦區(qū)進(jìn)行分析，mmsc同時(shí)利用了兩種mri(結(jié)構(gòu)磁共振成像與靜息態(tài)功能磁共振成像)、snp、臨床評(píng)估指標(biāo)這四種模態(tài)的數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行多模態(tài)數(shù)據(jù)融合以挖掘樣本特征，并將學(xué)習(xí)到的特征用于mdd的診斷中，模型有效提升了mdd的診斷精度。

33、2、本發(fā)明該方法利用mdd診斷中常見(jiàn)的腦部磁共振成像(magnetic?resonanceimaging,mri)與單核苷酸多態(tài)性(single?nucleotide?polymorphisms,snp)信息來(lái)訓(xùn)練分類(lèi)網(wǎng)絡(luò)，在實(shí)現(xiàn)疾病診斷的同時(shí)對(duì)疾病相關(guān)的特征進(jìn)行分析。