一种基于注意力机制和自适应门控的新型FTIR光谱多特征融合技术，用于疾病诊断

《Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy》：A novel multi-feature fusion technology of FTIR spectroscopy based on attention and adaptive gate for disease diagnosis

傅里叶变换红外光谱（FTIR）结合混沌特征与统计特征的多模态融合模型CFAMAG在疾病辅助诊断中表现出色，通过交叉特征注意力机制与自适应门控实现信息互补，实验显示其准确率、精确度、敏感性等指标均优于传统深度学习模型，尤其在四分类任务中优势显著。

　　FTIR光谱技术在疾病辅助诊断中的应用已经取得了显著进展，尤其是在分析生物样本的化学成分和分子结构方面。该技术以其非侵入性、操作简便以及成本效益高等优点，成为现代医学研究中不可或缺的工具。然而，在复杂的临床环境中，单一光谱特征所提供的信息往往有限，难以满足对疾病诊断的高精度需求。因此，如何有效地提取和融合多种特征，以提高诊断模型的性能，成为当前研究的重要方向。

本研究提出了一种基于混沌理论和统计特征融合的创新方法，即交叉特征注意力多特征自适应门（CFAMAG）模型。该模型通过引入混沌特征和统计域特征，并与原始FTIR光谱特征相结合，旨在提升疾病辅助诊断的准确性和稳定性。混沌理论作为研究非线性动力系统复杂行为的理论框架，能够揭示数据中隐藏的非线性关系，而统计域特征则提供了对数据分布和变化的量化描述。通过将这两种特征与原始光谱特征进行融合，CFAMAG模型能够更全面地捕捉疾病相关的生物标志物，从而增强诊断模型的表达能力和泛化能力。

在实际应用中，FTIR光谱数据通常以时间域形式存在，其中包含了丰富的动态信息。这些信息可以通过混沌理论进行分析，提取出具有非线性特性的混沌特征。同时，统计域特征则能够从时间序列数据中描述其分布特性、趋势变化以及异常模式等。通过将这些特征与原始光谱特征进行融合，CFAMAG模型能够更有效地整合不同来源的信息，克服传统方法在特征异质性和信息对齐方面的不足。此外，模型设计中的门控向量和位移向量机制，允许对非FTIR特征的影响进行动态调整，从而进一步优化特征空间的表达。

为了验证CFAMAG模型的有效性，本研究在多个疾病相关的FTIR数据集上进行了实验，包括肾细胞癌（RCC）、胶质瘤、非小细胞肺癌（NSCLC）以及系统性红斑狼疮（SLE）。实验结果表明，相较于传统的深度学习网络如AlexNet、VGG19、GoogLeNet、ResNet50和DenseNet121，CFAMAG模型在多个二分类实验和一个四分类实验中均表现出显著的性能提升。具体而言，在准确率（Acc）、精确率（Pre）、灵敏度（Sen）、特异性（Spe）、F1分数（F1）以及曲线下面积（AUC）等指标上，CFAMAG模型分别实现了平均6.48%、7.73%、4.87%、11.10%、8.37%和7.08%的提升。这些结果不仅证明了CFAMAG模型在疾病辅助诊断中的优越性，也表明其在处理复杂临床数据方面的潜力。

在疾病诊断的实践中，由于不同疾病的生物标志物可能存在重叠或相似性，单一特征的分析往往难以达到理想的诊断效果。因此，多特征融合成为提升诊断准确性的关键策略。CFAMAG模型通过引入交叉特征注意力机制，能够在不同特征之间建立有效的关联，从而提升模型对复杂数据的处理能力。此外，模型中的多特征自适应门机制能够动态调整各特征在特征空间中的权重，使其更符合实际诊断任务的需求。这种灵活性使得CFAMAG模型能够在不同疾病数据集上保持较高的泛化能力，而不仅仅是针对某一特定疾病进行优化。

除了在疾病诊断中的应用，CFAMAG模型的融合策略也为其他领域的多模态数据处理提供了新的思路。例如，在医学影像分析、基因表达数据处理以及环境监测等领域，多特征融合技术同样具有重要意义。通过将不同类型的特征进行有效整合，研究者可以更全面地理解数据的内在结构，从而提高模型的预测能力和解释性。CFAMAG模型的设计理念强调特征之间的互补性和协同作用，这一思路可以推广到其他多模态数据融合任务中，为相关领域的研究提供参考。

在临床应用中，FTIR光谱技术的普及得益于其对生物样本的非侵入性和高通量分析能力。然而，面对复杂多变的临床数据，传统的特征提取方法往往无法充分挖掘数据中的潜在信息。因此，引入混沌理论和统计方法来增强特征提取的深度和广度，成为提升诊断准确性的有效途径。混沌理论能够揭示数据中的非线性动态特性，而统计方法则可以提供对数据分布和变化趋势的量化描述。通过将这两种方法与原始FTIR光谱特征相结合，CFAMAG模型能够在不同层次上提取出更丰富的信息，从而提高疾病诊断的可靠性。

此外，CFAMAG模型的实验结果还表明，其在不同疾病类型上的表现具有一定的鲁棒性。这表明该模型不仅适用于特定疾病的诊断，还能够在更广泛的临床场景中发挥作用。对于多类别的疾病诊断任务，模型的性能提升尤为显著，这可能与其在特征融合过程中对多类别信息的全面捕捉有关。因此，CFAMAG模型在应对多类别疾病诊断需求方面展现出较大的应用潜力。

在医学研究中，数据的多样性和复杂性使得单一特征分析难以满足诊断需求。因此，构建一个能够有效融合多种特征的模型，成为提升诊断准确性的关键。CFAMAG模型通过引入交叉特征注意力机制，不仅解决了不同特征之间的信息对齐问题，还增强了模型对复杂数据的适应能力。这种机制允许模型在不同特征之间建立动态的关联，从而更准确地捕捉疾病相关的生物标志物。此外，模型中的门控向量和位移向量机制，使得非FTIR特征对特征空间的影响可以被灵活调整，从而优化模型的整体性能。

为了进一步验证CFAMAG模型的实用性，本研究还对实验数据进行了深入分析。结果显示，模型在多个数据集上的表现均优于传统深度学习网络，特别是在处理多类别疾病数据时，其性能优势更加明显。这表明，CFAMAG模型不仅适用于二分类任务，还能够在更复杂的多类别分类场景中发挥重要作用。这种能力对于临床诊断具有重要意义，因为许多疾病在实际应用中往往需要区分多个类别，而不仅仅是二元分类。

总的来说，CFAMAG模型的提出为疾病辅助诊断提供了一种新的方法。通过将混沌理论和统计方法与原始FTIR光谱特征相结合，该模型能够更全面地描述生物样本的复杂特性，从而提升诊断的准确性和稳定性。实验结果表明，CFAMAG模型在多个疾病数据集上的表现均优于传统方法，特别是在处理多类别疾病时，其性能优势更加显著。这一研究不仅拓展了FTIR光谱技术在疾病诊断中的应用范围，也为其他领域的多模态数据融合提供了新的思路和方法。未来，随着更多临床数据的积累和技术的不断进步，CFAMAG模型有望在疾病辅助诊断中发挥更大的作用，为精准医疗的发展贡献力量。