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(1) 改进灰狼优化算法的高维小样本特征选择方法
影像组学通过从医学影像中高通量提取定量特征来表征肿瘤的异质性,为脑肿瘤的精准诊断提供了新的技术途径。然而,影像组学方法通常会产生数百甚至数千个特征,而医学影像数据的获取成本较高,可用样本数量相对有限,导致数据呈现出典型的高维小样本特性。在这种情况下,如果直接使用全部特征进行建模,不仅会增加计算复杂度,还容易导致模型过拟合,降低分类器的泛化性能。因此,设计有效的特征选择算法从大量候选特征中筛选出最具判别能力的特征子集,成为影像组学研究中的关键问题。
灰狼优化算法是一种受灰狼社会行为启发的群体智能优化算法,通过模拟灰狼群体的等级制度和狩猎策略来搜索最优解。在特征选择问题中,每只灰狼代表一个候选特征子集,其位置向量的每个维度对应一个特征的选择与否。算法通过迭代更新灰狼位置,逐步逼近最优特征组合。然而,标准灰狼优化算法在处理高维小样本数据时存在一些不足,如初始化质量不稳定、容易陷入局部最优以及收敛速度较慢等问题。针对这些问题,本研究提出了多项改进策略。
基于相关性度量的初始化策略旨在提高初始种群的质量。传统方法通常采用随机初始化,生成的初始解质量参差不齐,可能导致算法需要更多迭代次数才能收敛到较优区域。本研究在初始化阶段引入特征与类别标签之间的相关性信息,计算每个特征的相关性得分,相关性较高的特征具有更大的概率被选入初始特征子集。这种启发式初始化策略使得初始种群中包含更多具有判别能力的特征,为后续优化提供了良好的起点。同时,为了保持种群的多样性,部分个体仍采用随机初始化方式生成。
竞争更新策略用于平衡算法的全局搜索与局部搜索能力。在标准灰狼优化算法中,所有灰狼都向头狼方向移动,这种机制在优化后期可能导致种群多样性丧失,使算法陷入局部最优。本研究引入竞争机制,将种群划分为多个子群体,每个子群体内部进行独立优化,子群体之间通过信息交换实现协同进化。优秀个体可以在子群体之间迁移,促进有益信息的传播。这种分布式搜索策略有效扩大了算法的搜索范围,提高了跳出局部最优的能力。
头狼差分进化策略用于加速收敛并减少无效迭代。差分进化是一种高效的连续优化算法,通过差分变异、交叉和选择操作来更新种群。本研究将差分进化操作应用于灰狼群体中的头狼个体,通过对头狼进行差分扰动来探索其邻域内的潜在更优解。如果扰动产生的新解优于当前头狼,则进行替换更新。这种局部搜索机制能够对当前最优区域进行精细开发,加快算法的局部收敛速度,减少在最优解附近的无效振荡迭代。
实验验证在多个高维小样本数据集上进行,包括基因表达数据集和影像组学数据集等。评价指标包括分类准确率、所选特征数量以及算法运行时间等多个方面。实验结果表明,改进的灰狼优化算法在分类性能上优于多种主流的高维数据特征选择方法,同时能够选出更加精简的特征子集,证明了所提改进策略的有效性。该算法为影像组学数据的特征筛选提供了一种有效的技术手段。
(2) 多模态特征融合的深度学习分类模型构建
影像组学特征虽然能够全面刻画肿瘤的形态学、纹理和强度等属性,但这些人为定义的特征对具体分类任务的针对性相对较弱,表征能力存在一定局限。深度学习方法能够自动从原始图像中学习具有判别性的特征表示,但其性能高度依赖于训练样本的数量,在医学影像这种小样本场景下难以充分发挥优势。为了综合利用两类特征的互补优势,本研究设计了多种特征融合策略,构建了多模态特征融合的脑肿瘤图像分类模型。
深度学习特征的提取借助于预训练的卷积神经网络完成。预训练模型在大规模自然图像数据集上进行训练,学习到了丰富的视觉特征表示,这些底层和中层特征具有一定的通用性,可以迁移到医学影像分析任务中。本研究评估了多种主流的预训练网络架构,包括不同深度的残差网络、密集连接网络以及高效网络等。通过在验证集上比较各网络提取特征的分类性能,选取表现最优的网络作为特征提取模块。特征提取时,将预训练网络的全连接层移除,使用卷积层输出的特征图经过全局平均池化后得到的向量作为深度学习特征。
多序列磁共振图像能够提供肿瘤的多方面信息。T1加权像、T2加权像、液体衰减反转恢复序列以及增强序列等不同成像序列对组织的对比度各有侧重,分别反映了肿瘤的解剖结构、水肿范围、血脑屏障破坏程度等不同病理特征。简单的特征拼接或求和操作难以充分挖掘不同序列之间的互补信息。本研究设计了基于交叉注意力机制的特征融合模块,该模块能够自适应地学习不同序列特征之间的关联关系,对来自不同序列的特征进行加权整合。
交叉注意力机制的核心思想是让一个序列的特征去查询另一个序列的特征,从而发现两者之间的语义关联。具体实现时,将一个序列的特征作为查询向量,另一个序列的特征作为键值对,通过注意力计算得到加权后的特征表示。这种跨序列的特征交互使得融合后的特征能够同时包含各个序列的独特信息以及序列间的协同信息。实验对比表明,交叉注意力融合方式相比直接拼接和逐元素相加等简单融合方式,能够获得更好的分类效果。
影像组学特征与深度学习特征的融合采用决策级融合策略。特征级融合直接将两类特征拼接后输入分类器,容易因特征维度差异和分布差异导致融合效果不理想。决策级融合则是先分别使用两类特征训练独立的分类器,再对各分类器的输出进行综合决策。本研究设计了双层Stacking集成框架来实现决策级融合。第一层包含多个基分类器,分别以影像组学特征和深度学习特征作为输入,输出各自的预测概率。第二层元分类器以第一层的输出概率作为输入,学习如何最优地组合各基分类器的预测结果。这种分层集成结构能够有效融合不同类型特征的优势,获得比单一特征更好的分类性能。
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