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我们团队在为医疗健康机构提供咨询服务时发现，单一数据源往往难以全面捕捉疾病风险特征。比如仅靠生活习惯数据，预测准确率常停留在70%左右；而加入心电图等生理信号后，模型性能能显著提升。基于这个实际需求，我们开展了多模态数据融合预测二型糖尿病的研究。研究通过三个递进式任务展开：先用基础信息和生活习惯数据构建预测模型，再加入处理后的心电图数据提升性能，最后融入血液蛋白数据实现发病时间预测。过程中解决了数据缺失、噪声干扰、特征冗余等实际问题，提出的加权线性回归细化变量和类间PCA降维等方法，有效提升了模型的准确性和稳定性。

技术路线流程图

数据与方法

数据来源

研究整合了四类数据：基础信息（年龄、性别等）、生活习惯（吸烟、饮酒等）、12导联心电图（ECG）以及血液蛋白（NMR）数据，总样本量4000例，含健康人群和二型糖尿病患者。

相关知识

二型糖尿病预测技术

二型糖尿病是一种代谢性疾病，其特征是身体对胰岛素的敏感性下降，导致血糖水平升高。早期预测和干预可以显著降低并发症风险。多模态数据融合技术通过整合不同类型的健康数据，能够提高预测准确性，为个性化预防和治疗方案提供支持。近年来，机器学习和深度学习算法在医疗预测领域的应用取得了显著进展，尤其是在处理复杂的多源数据方面展现出独特优势。

关键方法

  1. 数据预处理

  • 缺失值处理：对吸烟相关等缺失率高的变量，用加权线性回归融合后细化原离散变量值；对NMR数据，用随机森林基于其他数据预测填补缺失值。

  • 降噪处理：对心电图数据，依次用巴特沃斯滤波器去除基线漂移和肌电干扰，用IIR陷波滤波器去除工频干扰，最后用离散小波变换处理残留噪声。

  • 降维处理：对分类后的变量进行类间PCA降维，减少特征冗余。

  1. 模型构建

  • 逻辑回归：用于二分类任务，公式为P=1/(1+e^-(w0 + w1x1 +…+ wnxn))，其中P为患病概率，w为权重。

  • XGBoost：集成学习模型，通过多棵决策树集成提升性能。

  • 卷积神经网络（CNN）：用于提取心电图图像特征，含卷积层、池化层和全连接层。

  • 随机森林：由多棵决策树组成，用于预测NMR缺失值。

  • BP神经网络：用于预测发病时间，通过前向传播和反向传播优化参数。

实现过程与结果

子任务 1：基础信息与生活习惯数据预测

处理生活习惯数据时，以吸烟情况为例，提取重度吸烟者样本，用加权线性回归融合相关变量：

# 加权线性回归融合吸烟相关变量
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 准备数据，x为吸烟相关变量，y为目标变量
x = np.array([[10, 2, 30, 5], [15, 3, 25, 4], [8, 1, 35, 6]])  # 示例数据
y = np.array([0.2, 0.5, 0.1])
weights = np.array([0.3, 0.4, 0.3])  # 权重

# 加权处理
x_weighted = x * weights[:, np.newaxis]
model = LinearRegression()
model.fit(x_weighted, y)
fused_feature = model.predict(x_weighted)  # 融合后的特征
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Python糖尿病数据分析：多种模型优化训练评估选择

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融合后与原吸烟史变量结合，细化离散值。经PCA降维后，分别用逻辑回归和XGBoost建模，结果显示逻辑回归性能更优，AUROC为0.782。

子任务 2：加入心电图数据预测

对心电图数据进行降噪处理，处理前后对比图如下：
原始心电图：

去除基线漂移后：

去除工频干扰后：

去除肌电干扰后：

小波去噪后：

用CNN提取特征后与其他数据融合，代码片段如下：

# CNN提取心电图特征
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten

# 构建模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(16, (3, 3), activation='relu', input_shape=(224, 224, 1)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Flatten())

# 提取特征
features = model.predict(ecg_images)  # ecg_images为处理后的心电图图像

融合后用XGBoost建模，AUROC达0.97，准确率0.94，优于逻辑回归。

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子任务 3：加入 NMR 数据预测发病时间

用随机森林填补NMR缺失值后，经PCA降维，与其他数据融合，用BP神经网络预测发病年龄。模型训练损失和测试损失曲线如下：
训练损失曲线：

测试损失曲线：

发病年龄分布：

结果显示，模型R²为0.68，PCC为0.79，能较好预测发病时间。

创新点

  1. 对缺失率高的变量，用加权线性回归融合后细化原离散值，而非直接剔除，保留更多信息。

  2. 对分类后的变量进行类间PCA降维，针对性处理不同类型数据，提升降维效果。

  3. 综合多种滤波方法处理心电图噪声，提升数据质量。

  4. 用随机森林基于已有数据预测NMR缺失值，解决高缺失率问题。

应用价值

研究提出的多模态数据融合方法，能有效提升二型糖尿病预测准确性，为早期干预提供科学依据。模型可集成到医疗信息系统，辅助医生进行风险评估，具有实际应用意义。

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