本发明涉及淋巴水肿病理网络构建方法，具体的说是基于图神经网络的淋巴水肿病理网络构建方法。
背景技术：
1、目前用于淋巴水肿病理网络构建的方法虽然提供了多种潜在优势，如增强的数据分析能力和改进的病理识别精度，但它们也存在一系列不足和弊端，首先，淋巴水肿的病理网络构建依赖于高度复杂的图神经网络(gnn)模型，需要大量的标注数据进行训练。在实际的医学领域，尤其是在处理特定类型的淋巴水肿如乳腺癌相关的淋巴水肿时，难以获得充足的临床数据来训练这些模型。数据的稀缺性不仅限制了模型的训练质量，还会导致过拟合，即模型在训练数据上表现良好，但在未见过的新数据上表现不佳。此外，这些数据通常涉及隐私问题，需严格遵守医疗数据保护法规，这在数据收集和处理上带来了额外的挑战。其次，图神经网络的计算复杂度高，特别是处理大规模图数据时，需要大量的计算资源。这不仅增加了研究的成本，也限制了这些模型在资源有限的环境中的应用，在低资源的医疗环境中，缺乏足够的技术和计算支持来运行复杂的图分析模型。此外，gnn模型的训练和推理时间很长，在需要快速诊断和治疗决策的临床环境中不实用。
2、再者，图神经网络在模型解释性方面存在不足。虽然在特征提取和识别模式方面表现出色，但由于模型结构的复杂性，很难解释模型的具体行为和决策路径。在医疗领域，模型的解释性是非常重要的，医生和患者通常需要明白模型的推理过程以增加信任感和接受度。缺乏透明度会阻碍基于图的方法在临床实践中的接受和应用。此外，当前的淋巴水肿病理网络构建方法在不同种族、年龄或性别的患者群体中存在偏见，这是由于训练数据集中的不均匀性导致的。若用于训练的数据不能代表广泛的人群，那么模型会在特定子集中表现出色，而在其他子集中表现不佳。这种偏见可以通过使用更多样化和包容性的数据集来缓解，但这样的数据集构建通常需要额外的时间和资源。还有，尽管图神经网络在识别复杂模式方面有显著优势，但对数据中的噪声和异常值非常敏感。在实际的临床数据中，常会遇到由各种因素(如设备不同、操作者技术水平差异等)引起的数据质量问题。这些问题会影响图神经网络的性能，导致误诊以及漏诊。因此，需要进一步研究如何优化模型以适应数据质量的波动，开发新的鲁棒性算法来处理不完美的输入数据。
技术实现思路
1、本发明的目的是提供基于图神经网络的淋巴水肿病理网络构建方法，从而解决背景技术中所指出的部分弊端和不足。
2、本发明解决其上述的技术问题所采用以下的技术方案：
3、首先收集患者的淋巴系统医学影像数据、临床记录和生物标记数据，使用图像处理技术提取关键特征并将其结构化为图的节点和边，其中节点代表淋巴结，边代表淋巴流动的路径或相互作用；
4、接着基于淋巴系统的解剖结构和生理功能，定义图的拓扑结构，并引入多模态数据融合技术结合影像数据和生物标记数据以增强图网络的信息准确性；
5、然后设计多层图卷积网络模型，用于学习淋巴结及其连接的模式，并引入注意力机制以识别和强调在淋巴水肿发展中起作用的节点和边；
6、然后利用图卷积网络进行深度学习以提取节点和边的隐藏特征，并应用图嵌入技术将高维图数据转化为低维空间以便进行分类或聚类分析；
7、最后开发基于图的异常检测算法，用于识别与常见模式显著不同的病理变化，并结合时间序列分析预测淋巴水肿的病理进展。
8、进一步地，所述使用图像处理技术提取关键特征包括以下步骤：
9、s1、首先，采统一的数据处理框架：
10、
11、其中g和h代表包括ct、mri影像数据，血液生化指标，患者症状记录的不同数据源的处理函数，用于同步处理和整合多种类型的数据；
12、s2、然后应用图像处理算法通过函数：
13、
14、其中vn是图像中每个像素点的值，是平均像素值，用于识别和量化淋巴结的大小、形状和分布特征；
15、s3、接着通过图构建算法：
16、
17、其中e是边的集合，αij是边的权重，ki和kj是连接边的节点的特征值，用于将提取的特征转化为图中的节点，即代表淋巴结和边，即代表结之间的生理关系或信号传递路径。
18、进一步地，所述定义图的拓扑结构包括以下步骤：
19、s1、首先采用图拓扑生成算法：
20、
21、其中n表示节点，l表示边，li是基于解剖结构指定的连接，ai是相应的生理功能连接，d是节点间距离，σ是规范化参数，用于根据淋巴结的解剖位置和生理功能构建图的节点和边；
22、s2、接着应用多模态深度融合网络通过函数：
23、
24、其中x,y,z分别代表不同模态的输入数据，wk和vj是从数据中学习到的权重，用于整合来自包括mri、ct扫描、生化标记的不同源信息，增强最终图结构数据的准确性。
25、进一步地，所述多层图卷积网络模型构建过程：
26、首先引入并实施多层图卷积网络gcn的自适应层结构，通过计算公式：
27、
28、其中g代表图的整体结构，e代表图中的边集，xi和xi-1分别表示连续节点的特征向量，αi为层间适应性因子，∈为平滑常数，用以调整网络层的结构，以适应淋巴结的解剖特征和病理变化；
29、其次引入基于图的注意力机制，计算公式为：
30、
31、其中u和v是图中的节点，f(u)和f(v)表示节点u和v的特征向量，β为学习到的注意力集中度参数，δ为正则化常数，用于强调与淋巴水肿发展关键相关的节点和边。
32、进一步地，所述提取节点和边的隐藏特征的方法采用步骤：
33、s1、首先设计并实施多层图卷积网络gcn的自适应层结构，通过调整卷积核参数的图卷积操作来适应节点的连接性和特征多样性，其中每一层的卷积核大小和特征提取方法根据图的局部结构动态调整，以捕捉淋巴结间生物标记和病理特征；
34、s2、进一步集成多尺度特征提取策略，在不同的层次上捕捉从微观到宏观的生物标记特征，并引入跨层连接以增强信息流和特征复用，以提高分类和聚类的精度；
35、s3、最后应用基于深度学习的非线性降维方法进行图嵌入，针对图数据设计，在保持图的拓扑结构和节点间的关系的同时，构建高维到低维的映射，便于进行后续的分类或聚类分析。
36、进一步地，所述自适应层结构，通过动态卷积核调整函数：
37、
38、进行实施，其中g表示图的整体结构，e表示边集，αvu表示边(v,u)上的自适应权重，xv和xu分别表示节点v和u的特征向量，θ是基于图的拓扑和节点特征多样性调整的参数，用于适应每一层的特征提取需求，特别是在淋巴结和其相互作用的生物标记方面；
39、进一步地，通过多尺度特征整合技术实现淋巴水肿特定的生物标记和病理特征的有效捕捉，采用公式：
40、
41、其中hl表示第l层的输出特征矩阵，wk表示从第k层到第l层的权重矩阵，σ是非线性激活函数，用于在图的多个层次上整合信息并提取生物标记。
42、进一步地，所述集成多尺度特征提取策略包括以下步骤：
43、s1、首先实施多尺度图卷积网络m-gcn，通过函数：
44、
45、其中v表示当前节点，nk(v)是节点v在第k个尺度上的邻居节点集，ωk是第k尺度的学习权重，xu是邻居节点的特征，σ是激活函数，设计用于在不同的层次上捕捉从微观到宏观的生物标记特征；
46、s2、接着引入跨层连接以增强信息流和特征复用，具体通过公式：
47、
48、实现，其中fl是第l层的输出特征，hi是第i层的输出特征，γli是从第i层到第l层的跨层连接权重，用于提高分类和聚类的精度。
49、进一步地，所述非线性降维方法进行图嵌入框架构建包括：
50、s1、首先实施深度学习驱动的图嵌入模型dlge，通过自编码器学习图的非线性嵌入，具体通过最小化函数：
51、
52、其中v和e分别代表图中的节点集和边集，f(v)表示节点v的低维嵌入，λ是正则化系数，用于调整非邻接节点对的惩罚强度，以在高维到低维映射过程中保持图的拓扑结构和节点间的关系；
53、s2、接着引入图结构保持的损失函数gspl，通过计算：
54、
55、其中ωij是基于图注意力层学习得到的节点对(i,j)的重要性权重，xi和xj是原始特征向量，g(i)和g(j)是对应的低维表示。
56、进一步地，所述基于图的异常检测算法组成：
57、s1、首先实施动态图卷积网络dgcn，采用动态图卷积层，通过函数：
58、
59、来更新节点表示，其中t表示时间步，v是当前节点，是节点v的邻居集合，wt和bt分别为时间步t的权重矩阵和偏置向量，ht-1(u)是节点u在时间t-1的嵌入表示，σ是高斯核的标准差，用于模拟节点之间的相互作用强度；
60、s2、接着应用基于图的异常检测算法gad，通过计算：
61、
62、来识别异常，其中f(v)和f(u)分别是节点v和其邻居u的嵌入向量，p是选定的正实数，用于增加异常检测的灵敏度和区分度；
63、s3、最后结合时间序列分析和预测模型，通过长短期记忆网络lstm处理时间序列图数据，具体实施公式为：
64、ht＝lstm(ht-1,α·ht-1+(1-α)·xt)
65、其中ht是在时间t的隐藏状态，xt是输入特征，α是一个介于0和1之间的学习率，用于平衡历史信息和当前输入的影响，以预测淋巴水肿的病理进展。
66、本发明的有益效果：
67、1.使用图神经网络(gnn)对病理数据进行深层次分析，通过捕捉淋巴结之间的相互作用和模式，这些网络能够更准确地识别淋巴水肿的各种生物标记和病理变化。gnn的高度复杂的数据处理能力提高了对病症早期标志的识别能力，这对于早期诊断和及时治疗至关重要。
68、2.基于图的方法特别适合处理非欧几里得结构数据，包括医学图像和病理网络。gnn能够学习和提取数据中的关键特征，无需依赖于传统的、手工制定的特征提取技术。这不仅减少了专业知识的依赖，也提高了处理复杂数据的效率和效果。
69、3.通过动态图卷积网络，本发明能够处理随时间变化的病理特征，使其能够跟踪病情的发展和变化。这对于那些需要连续监测和定期评估的疾病状态特别有用，如淋巴水肿在治疗过程中的动态变化。
70、4.通过实施多尺度特征整合策略，可以在不同的层次上捕捉从微观到宏观的生物标记特征，这样的多层次分析增强了对病理状态复杂性的理解，从而提高了分类和聚类的精度。
1.基于图神经网络的淋巴水肿病理网络构建方法，其特征在于包括以下步骤：首先收集患者的淋巴系统医学影像数据、临床记录和生物标记数据，使用图像处理技术提取关键特征并将其结构化为图的节点和边，其中节点代表淋巴结，边代表淋巴流动的路径或相互作用；
2.根据权利要求1所述的基于图神经网络的淋巴水肿病理网络构建方法，其特征在于所述使用图像处理技术提取关键特征包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于图神经网络的淋巴水肿病理网络构建方法，其特征在于所述定义图的拓扑结构包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的基于图神经网络的淋巴水肿病理网络构建方法，其特征在于所述多层图卷积网络模型构建过程：
5.根据权利要求1所述的基于图神经网络的淋巴水肿病理网络构建方法，其特征在于所述提取节点和边的隐藏特征的方法采用步骤：
6.根据权利要求5所述的基于图神经网络的淋巴水肿病理网络构建方法，其特征在于所述自适应层结构，通过动态卷积核调整函数：
7.根据权利要求5所述的基于图神经网络的淋巴水肿病理网络构建方法，其特征在于所述集成多尺度特征提取策略包括以下步骤：
8.根据权利要求5所述的基于图神经网络的淋巴水肿病理网络构建方法，其特征在于所述非线性降维方法进行图嵌入框架构建包括：
9.根据权利要求1所述的基于图神经网络的淋巴水肿病理网络构建方法，其特征在于所述基于图的异常检测算法组成：
