基于深度学习的多模态数据融合分析平台

基于深度学习的电子病历多模态数据融合研究进展

目前基于深度学习的多模态学习发展迅速,在图文转换,图文生成等人工智能生成内容领域得到广泛应用.电子病历是医务人员在医疗活动过程中使用信息系统生成的数字,图表和文本等数字化信息.基于深度学习的电子病历多模态融合能辅助医护人员综合分析诊疗过程中产生的医学多模态数据,从而对患者进行精准诊断和及时干预.本文首先介绍了基于深度学习的多模态数据融合方法以及发展趋势;其次,对结构化电子病历数据与影像,文本等其他模态医学数据的融合进行了对比归纳,重点介绍了研究涉及的临床应用场景,样本量,融合方法等;通过分析,总结了针对不同模态医学数据融合的深度学习方法:一是根据数据模态选择合适的预训练模型进行特征表征后融合,二是基于注意力机制进行融合;最后,讨论了医学多模态融合中的难点及发展方向,包括建模方法,模型评估应用等.通过本文综述,期望为建立能综合利用各类模态医学数据的算法模型提供参考信息.

基于深度学习的农村电商多源多模态数据融合

本文利用深度学习算法DBN (Deep Belief Network)实现农村电商跨平台,多模态数据的有效融合;建立多源电商平台的异构数据的采集,整合,识别,清洗,特征提取,分类和分析等信息处理过程;构建农村电商产品类型,品牌,产地,溯源等特征库,实现农村电商多平台异构数据的特征提取,实时处理和监测分析;形成较高精度无损异构数据融合,信息分析与可视化,管理与决策一体化系统.研究改善了大数据背景下跨平台农村电商数据收集和信息处理的能力,提升了政府对农村电商发展现状和趋势的实时感知能力,为政府对农村电商的管理和政策决策提供可靠的信息保障.

基于深度学习的多模态数据融合算法在 精准推荐中的应用与优化

随着互联网和信息技术的飞速发展, 用户产生的数据呈现出爆炸式增长且具有多模态的特点, 如文本, 图像,音频等.精准推荐系统作为连接用户与海量信息的桥梁, 在电商,社交,内容平台等领域得到了广泛应用.它 能够根据用户的兴趣和行为, 为用户提供个性化的推荐服务, 提高用户体验和平台的商业价值.然而, 传统的推荐算 法在处理多模态数据时存在诸多问题.一方面, 单一模态的数据往往无法全面准确地描述用户的兴趣和偏好, 导致推 荐的准确性和多样性不足.另一方面, 现有的多模态数据融合方法大多缺乏深度的语义理解和特征提取能力, 难以充 分挖掘多模态数据之间的潜在关系.基于此, 本文针对基于深度学习的多模态数据融合算法在精准推荐中的应用与优 化展开深入分析.首先阐述多模态数据和深度学习的基础理论, 然后剖析现有的融合算法, 接着进行应用设计并提出 优化策略.本文以期通过这些研究, 提高多模态数据融合的效果, 提升精准推荐系统的性能, 为用户提供更加准确, 个性化的推荐服务, 促进推荐系统领域的发展.

多模态数据融合算法研究

在大数据时代,海量多模态数据广泛存在,怎样通过模态数据间的互补学习来挖掘数据中隐藏的巨大价值,是现阶段大数据研究关注的主要问题,也是大数据与传统数据学习任务的主要区别。数据融合方法是多模态数据分析与挖掘的重要手段,然而多模态数据的模态不完整性、处理实时性、模态不均衡性和属性高维性为融合方法的设计提出了严峻挑战。本文针对多模态数据的上述特性,开展面向不完整模态分析融合、增量模态聚类融合、异构模态迁移融合和低维模态共享融合四个方面的多模态数据融合算法研究。主要贡献如下:(1)面向不完整多模态数据分析的融合,针对现有不完整多模态分析融合算法难以有效学习跨模态数据共享语义的问题,提出基于深度语义匹配的不完整多模态数据融合算法。利用深度学习网络的高层语义抽象特性,设计耦合模态私有深度网络和不完整模态共享特征学习的统一深度模型,实现不完整多模态数据的深度相关融合,降低模态共享特征的语义偏差。基于模态空间几何特性,设计局部不变图规则化因子,耦合子空间中多模态共享特征和原始模态特征,进一步提升融合结果的准确性。实验验证了该算法能够通过深度语义抽象对不完整多模态数据进行有效相关匹配,保证融合结果的精度。(2)面向增量多模态数据聚类的融合,针对现有多模态增量聚类融合算法精度易受参数选择影响的问题,提出一种无参数多模态数据增量共聚类融合算法。定义了新的多模态数据相似性度量标准,并设计了三种增量聚类策略,即簇创建、簇合并和实例划分,对多模态数据进行无参数增量聚类融合,提高算法效率的同时保证融合结果的鲁棒性。设计一种自适应的模态权重更新机制,在共聚类融合过程中对模态权重进行动态调整,满足模态对融合结果影响的动态变化需求,提升算法的可扩展性。实验验证了该算法在保持新增多模态数据聚类融合精度的同时,能够有效提高动态数据处理的效率。(3)面向异构模态数据迁移的融合,针对现有异构模态迁移融合算法难以有效弥补模态间较大语义偏差的问题,提出基于多层语义匹配的异构模态数据迁移融合算法。耦合模态深度网络与模态语义相关模型,设计基于多层语义匹配的统一深度网络架构。通过每一层跨模态特征的相关匹配,逐步减少异构模态间的语义偏差。利用顶层输出特征的最大相关对模态网络进行整体优化调整,进一步提升模态深度语义的相关性。定义新的目标函数联合优化异构模态深度匹配网络,得到跨模态高层语义融合子空间,在子空间内完成源模态知识到目标模态任务的迁移学习。实验验证了该算法能够通过多层相关匹配有效弥补异构模态数据间的语义偏差,得到更加可靠的迁移融合结果。(4)面向多模态数据低维共享的融合,针对现有多模态低维特征共享融合算法难以有效排除模态私有信息影响的问题,提出一种无监督多模态数据非负相关特征共享融合算法。设计模态私有(不相关或负相关)特征和跨模态共享(相关)特征共学习模型,通过模态私有特征的分离,提升低维共享特征表示的准确性。利用共享特征的耦合建立各模态联合优化目标函数,并利用模态不变图规则化和投影矩阵稀疏化辅助模型优化过程,进一步提升融合结果的精度。通过迭代的相关和不相关特征共训练、更新,得到低维潜在子空间中鲁棒的跨模态共享融合特征。实验验证了该算法能够通过分离模态私有特征有效学习多模态数据的共享特征,完成高维模态数据的低维融合。

基于深度学习的多媒体数据感知与计算研究

随着移动互联网的发展,越来越多的智能设备被连接到互联网上.这极大地简化了用户在网络上获取和分享信息的途径.在此背景下,互联网上产生了大量由用户上传到Web2.0社交网站的媒体数据,例如图像,文本和视频等.这些多媒体数据的传播加快了信息的流通,连接了全世界各地的用户,降低了沟通和交流的成本.但对于用户和社交媒体网站来说,由于网络多媒体数据具有(1)跨平台,(2)多模态,(3)底层特征与高层语义之间存在“ 语义鸿沟”,(4)噪声大,信息不完备等特点,管理,检索和分析这些数据仍然是没有被彻底解决的难题.面对上述网络多媒体数据的复杂特性,为了提取和发掘这些数据中的有用信息就需要更为有效的数据感知和计算方法.但目前已有的多媒体数据分析方法依然借助上下文标注信息或者采用人工设计的特征,无法达到对数据内容真正感知和理解的目的.本文从网络多媒体数据的跨平台,多模态,语义鸿沟和噪声大这四个特点出发,以近年来在图像,语音等非结构化数据识别中取得突破性进展的深度神经网络为技术基础(主要涉及消噪自编码器,卷积神经网络,循环神经网络),为网络多媒体数据分析学习更有效的特征表示,进而让计算机更好地理解网络多媒体数据内容.并将这些多媒体数据表示方法应用到社会事件的识别与发现中.与已有方法相比,本文的主要贡献体现在如下6 个方面:1. 跨平台特征表示学习.把网络多媒体数据的平台差异问题公式化为迁移学习中不同领域的特征分布差异问题,并利用提升深度学习来减小这种分布差异.我们的提升深度学习算法主要是结合了传统提升(Boosting)算法和深度特征学习算法的思想.随着提升算法的迭代,根据样本分布不断选择新的样本训练新的特征表示,从而得到更能减小源平台数据与目标平台数据之间差异的共同特征表示.在多次迭代结束后,结合多种特征表示以及多个弱分类器对测试样本进行分类.2. 多模态跨平台特征表示学习.提出一种融合多模态和跨平台特性的统一特征学习框架.通过在同一层消噪自编码器中加入模态相关性约束和平台一致性约束,有效提高特征学习的鲁棒性.带有多模态与跨平台约束的消噪自编码器可以用边缘化的方式有效求解.3. 图片语义属性学习.针对多媒体数据底层特征与高层语义之间的语义鸿沟问题,提出一种基于深度卷积神经网络的相对属性学习算法.在神经网络框架下,图片的视觉特征是在表示相对属性值的排序损失函数的约束下训练得到.排序损失函数包含对比性约束和相似性约束,分别对应于属性不同的图像对以及属性相同的图像对.4. 事件视频语义属性学习.为了给视频中的特定事件构建最有效的视觉属性特征,提出一种视觉语义属性的自动学习算法.利用视频的文本描述进行词组分析与分割,计算词组的语义粘滞性自动挖掘语义属性.利用网络辅助图片数据集,计算语义属性的视觉表示力,得到视觉语义属性.采用提升和消噪自编码器选择最有利于事件识别的视觉语义属性.基于多特征表示和多个属性分类器得到测试视频的视觉语义特征表示.5. 事件视频语义特征学习.提出基于视频和文本描述学习从视频生成语义特征向量的映射函数.为了达到这一目的,提出嵌入式卷积神经网络把视频和对应文本映射到同一个语义特征空间,在语义特征空间中,相关的视频和文本的语义特征向量之间的距离被最小化.嵌入式卷积网络由两支分别用于视频特征表示和文本特征表示的神经网络构成.这种方法在视频训练样本有限的情形下有很好的效果.6. 网络图片中的社会事件分析.在图片的事件分析中引入时间信息,把事件分析公式化为一个时序的结构化预测问题.借助循环神经网络和卷积神经网络得到事件的时序特征表示,减小类内差异.提出基于离散条件随机场的用于多类别事件识别的判别式结构化事件模型,减轻类间混淆.提出基于连续条件随机场的用于不常见事件发现的单类别结构化事件模型,缓解样本稀缺问题.在事件模型中,条件随机场作为损失函数在统一的框架下来约束循环神经网络和卷积神经网络的训练.

基于多模态深度学习的新型冠状病毒肺炎重症转化风险预测

目的利用深度学习和大数据的技术来识别潜在新型冠状病毒肺炎重症转化高风险患者,帮助医生及时制订有针对性的救治方案.方法收集整理2020年1月24日到2020年2月16日在重庆市公共卫生医疗救治中心收治的216例新型冠状病毒肺炎患者的全病程多模态(即不同类型)的数据,构建了基于多模态深度学习的评估预测模型,对患者当前的病情严重程度进行评估,并对轻症患者发生重症转化的风险进行预测.结果该模型对患者当前状态的病情评估准确度高于95%,对轻症患者发展成为重症患者的预测准确度高于90%.结论基于多模态深度学习模型比传统线性回归模型预测更准确.同时利用多模态诊疗数据能够对新型冠状病毒肺炎重症转化风险进行准确预测.