基于图结构聚类的自监督学习疾病诊断方法OA北大核心CSTPCD
Self-Supervised Learning Based on Graph Structural Clustering for Disease Diagnosis Method
图自监督学习方法近年来被应用于疾病诊断任务中以缓解医疗标签信息缺乏和人工标注问题.然而,图自监督学习的性能主要依赖于高质量的正样本和负样本,这限制了疾病诊断的灵活性和泛用性.此外,在构建医疗异构属性图时没有充分利用病人的多模态数据,影响了疾病诊断的性能.提出一个基于医疗异构属性图结构聚类的自监督学习疾病诊断框架SC4DD.该框架利用病人的结构化数据和非结构化临床文本摘要构建医疗异构属性图,通过图上的结构聚类算法生成节点的伪标签.考虑到不同元路径对…查看全部>>
Recently,graph self-supervised learning has been applied to disease diagnosis to alleviate the lack of medical labeling information and manual labeling problems.However,the performance of existing graph self-supervised learning heavily relies on high-quality positive and negative samples,which limits the flexibility and generalizability of disease diagnosis.Moreover,the full potential of patients'multi-modal data is not adequately utilized in constructing me…查看全部>>
张正康;杨丹;聂铁铮;寇月
辽宁科技大学计算机与软件工程学院,辽宁 鞍山 114051辽宁科技大学计算机与软件工程学院,辽宁 鞍山 114051东北大学计算机科学与工程学院,辽宁 沈阳 110169东北大学计算机科学与工程学院,辽宁 沈阳 110169
计算机与自动化
疾病诊断电子病历图自监督学习图神经网络医疗异构属性图
disease diagnosisElectronic Medical Records(EMR)graph self-supervised learningGraph Neural Network(GNN)medical heterogeneous attributed graph
《计算机工程》 2024 (7)
360-371,12
国家自然科学基金(62072084,62072086)辽宁省教育厅科学研究项目(LJKMZ20220646).
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