本研究提出了一种混合深度强化学习（HDRL）框架，该框架将用于特征提取的深度神经网络（DNN）与用于动态多模态信号融合的强化学习（RL）相结合。在生物医学数据集上的评估结果表明，该方法在准确性、鲁棒性以及罕见事件检测方面表现优异，可广泛应用于个性化医疗和疾病分类等领域。
需要JoVE订阅才能观看此内容。 请登录或开始免费试用
本研究提出了一种混合深度强化学习（HDRL）框架，该框架将用于特征提取的深度神经网络（DNN）与用于动态多模态信号融合的强化学习（RL）相结合。在生物医学数据集上的评估结果表明，该方法在准确性、鲁棒性以及罕见事件检测方面表现优异，可广泛应用于个性化医疗和疾病分类等领域。
提高医疗保健中的决策能力和诊断准确性，需要整合多种生物医学信号，例如心电图（ECG）、脑电图（EEG）和医学影像。传统的信号融合技术由于信号的变异性及内在复杂性而面临重大挑战。我们提出一种混合深度强化学习（HDRL）模型，该模型采用深度神经网络（DNN）进行特征提取，并利用强化学习（RL）实现动态融合优化。该混合模型通过实时反馈优化融合策略学习，以适应不同数据特征。为评估其性能，将所提出的模型与基于深度神经网络的方法和主成分分析（PCA）等传统融合技术进行了比较。该混合深度强化学习模型在多个真实世界生物医学数据集上进行了测试。实验结果表明，该模型在噪声环境下的鲁棒性、分类准确性和罕见事件检测能力方面均有提升，适用于个性化医疗和疾病分类。该方法不仅解决了传统信号融合技术存在的问题，还为多模态生物医学信号处理的进步提供了有前景的解决方案。该模型使用DNN进行特征挖掘，并采用RL智能体（DQN、PPO）进行策略优化。
现代医疗保健日益依赖整合多种生物医学数据源，以提高诊断准确性和临床决策水平。心电图（ECG）、脑电图（EEG）等生理信号，以及磁共振成像（MRI）和计算机断层扫描（CT）等医学影像模态，提供了支持疾病诊断和个体化治疗的互补性生理信息。然而，生物医学信号本身具有复杂性，常包含噪声、缺失值和高维结构，使其分析与解释具有挑战性。因此，多模态生物医学信号融合——即整合来自多个生理数据流的信息——已成为提高诊断性能、增强对数据质量变化的鲁棒性，并在重症监护室（ICU）等临床环境中实现全面患者监测的重要方法1。
传统的多模态信号融合方法在很大程度上依赖于统计和线性技术。主成分分析（PCA）通过将信号转换为正交分量来降低数据的维度，而典型相关分析（CCA）则通过识别模态间的线性关系来对齐多模态数据集2。这些技术已成功应用于生物医学多模态融合场景中3。然而，由于其依赖线性假设，这些方法在捕捉生理信号之间普遍存在的复杂非线性关系方面能力有限。在实际中，生物医学数据很少是完全线性的。传统的多模态融合方法常常因这些非线性依赖关系而无法捕捉模态间的有意义交互4,5。因此，传统融合方法可能无法有效捕捉模态间的有意义相互作用，从而限制了其在疾病诊....
访问受限。请登录或开始试用以查看此内容。
本方案详细描述了用于多模态生物医学信号融合的混合深度强化学习（HDRL）模型的逐步实现方法。该框架结合了深度学习与强化学习技术，以优化心电图（ECG）、脑电图（EEG）和医学影像数据的实时融合。本节还概述了所提出模型中采用的特征提取、训练及数据预处理流程。
材料
所有实验均在配备多核 CPU、≥32 GB 内存和独立 GPU（≥8 GB 显存）的工作站上进行。实现环境包括 Python（v3.9 或更高版本）、TensorFlow（v2.12）和 Keras（v2.12）。使用 pip install stable-baselines3 安装强化学习库。Stable-Baselines3 软件包18 提供了高效的强化学习算法实现，例如深度 Q 网络（DQN）和近端策略优化（PPO）。
数据集
所提出的混合深度强化学习（HDRL）框架在三个公开可用的生物医学数据集上进行了评估，这些数据集代表了多模态信号类型。（1）PhysioNet Challenge 2016：包含心脏病患者（如心房颤动、室性心律失常和缺血性心脏病）的12导联心电图记录。该数据集提供了心脏状况的标注标签19。（2）CHB-MIT....
访问受限。请登录或开始试用以查看此内容。
实验结果表明，所提出的混合深度强化学习（HDRL）模型在多模态生物医学信号融合方面表现出更优的性能。通过在多个真实世界生物医学数据集上进行验证，评估了HDRL模型的性能。在鲁棒性、适应性和分类准确率方面的结果表明，该模型优于其他传统融合方法，如基于主成分分析（PCA）和深度神经网络（DNN）的融合方法。
实验设置
本研究使用了三个公开的生物医学数据集来评估所提出的 HDRL 模型的性能。在使用深度神经网络进行特征提取之前，数据已按照前文所述方法进行了预处理。采用深度 Q 网络（DQN）技术训练所提出的模型，奖励函数基于模型对数据分类的准确率。为进行对比，还评估了传统方法。用于评估模型性能的指标如下：1）分类准确率：正确分类的样本所占的百分比。2）精确率、召回率和 F1 分数：这些指标用于评估模型检测正类和负类样本的能力，尤其适用于类别不平衡的数据集。3）融合效率：通过考虑数据处理及后续预测所耗的时间，计算融合过程的计算效率。4）
访问受限。请登录或开始试用以查看此内容。
融合效率：
本节对 HDRL、PCA 和 DNN 之间的融合效率进行了比较分析。融合效率的计算基于多模态数据集，该数据集通过整合来自 PhysioNet Challenge 201619、CHB-MIT 头皮脑电图数据库20 和 OASIS-3 MRI 数据库21 的脑电图（EEG）、心电图（ECG）和磁共振成像（MRI）数据获得。处理时间是重症监护室（ICU）监测和可穿戴诊断等实时临床应用中的关键参数，及时决策直接影响患者的临床结局1。
确保可重复性的关键实验步骤： 重现本研究的关键步骤包括适当的信号预处理（如前所述的滤波与归一化），以及合理选择强化学习的超参数（例如，依据成熟的DQN指南设定epsilon衰减策略）。10,
访问受限。请登录或开始试用以查看此内容。
作者声明本研究不存在任何利益冲突。
该研究部分在科学宫米奥德拉格·科斯蒂奇基金会——应用人工智能中心的场地内进行。本研究由欧洲高性能计算联合体（EUROHPC-JU）资助，资助编号为101191697，项目名称EuroCC4SEE。
....访问受限。请登录或开始试用以查看此内容。
| 姓名 | 公司 | 目录编号 | 评论 |
|---|---|---|---|
| 巴特沃斯滤波器（4阶，SciPy实现） | SciPy Community | N/A | 脑电/心电信号预处理 |
| CHB-MIT 头皮脑电数据库 | PhysioNet | DOI: 10.13026/C2K01R | 脑电数据集 |
| FSL 脑提取工具（BET） | FMRIB 软件库（FSL） | N/A | MRI 去除颅骨 |
| Keras（v2.12） | Google LLC | N/A | 高级神经网络API |
| NVIDIA GPU（≥8 GB VRAM） | NVIDIA Corporation | 取决于模型 | 加速深度学习训练所需 |
| OASIS-3 MRI 数据库 | 华盛顿大学 | DOI: 10.1002/alz.047259 | MRI 数据集 |
| PhysioNet 2016 挑战赛数据集 | PhysioNet | DOI: 10.22489/CinC.2016.179-154 | 心电数据集 |
| Python（v3.9 或更高版本） | Python 软件基金会 | N/A | 编程环境 |
| Stable-Baselines3 | DLR-RM（开源） | N/A | 强化学习实现（DQN, PPO） |
| TensorFlow（v2.12） | Google LLC | N/A | 深度学习框架 |
| 工作站（多核CPU，≥32 GB RAM，≥8 GB GPU） | 自行搭建 / 本地供应商 | N/A | 用于模型训练与实验 |
访问受限。请登录或开始试用以查看此内容。