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《Bioorganic Chemistry》：Novel 3-n-butylphthalide derivatives as potent multi-functional anti-IS agents with BBB protective function

多模态医学图像分类方法提出张量链分解、双阶段注意力融合与特征净化模块，有效降低数据冗余并抑制噪声，实验验证其性能优于现有方法。

　　在当今医学影像分析领域，多模态融合技术正逐渐成为提升诊断准确性的关键手段。随着医学成像技术的迅速发展，诸如磁共振成像（MRI）、计算机断层扫描（CT）以及正电子发射断层扫描（PET）等不同模态的数据变得日益丰富。这些数据不仅提供了对同一生理现象的不同视角，还通过互补与协同作用，帮助临床医生在诊断过程中更全面地理解病情。然而，多模态数据的融合并非易事，其中冗余信息和噪声的存在，对神经网络中的特征提取与融合过程构成了重大挑战。为了解决这些问题，本文提出了一种基于张量链分解的变压器神经网络模型（DTCFormer），专门用于多模态医学图像分类任务。

多模态融合的核心在于如何有效地整合来自不同模态的数据，同时避免信息的冗余和噪声干扰。传统方法往往依赖于手动特征选择或固定融合规则，这些方法在处理复杂的多模态任务时存在明显的局限性。例如，手工设计的特征可能无法充分捕捉数据中的深层结构，而固定规则则可能无法适应不同数据集之间的差异。此外，多模态数据在融合过程中常常面临模态间异构性的问题，即不同模态的数据在结构、尺度和表达方式上存在显著差异，使得直接融合变得困难。因此，需要一种更为智能和灵活的融合策略，以充分利用多模态数据的互补性和相关性。

近年来，基于深度学习的多模态融合方法逐渐兴起，其中卷积神经网络（CNN）因其在图像特征提取方面的卓越表现，成为这一领域的主流技术之一。CNN通过多层卷积操作，能够从图像中自动学习出从低级边缘和纹理到高级语义信息的层次化特征。这种方法不仅克服了传统方法的诸多不足，还显著提升了多模态图像分类的性能。然而，CNN在捕捉长距离依赖关系和全局上下文方面存在一定的局限性，这使得其在处理复杂多模态任务时效果受到制约。同时，由于缺乏有效的注意力机制，CNN在特征间的关联提取方面也显得不够高效。

相比之下，Transformer模型凭借其强大的自注意力机制，能够有效地建模全局依赖关系，从而在多模态融合任务中展现出独特的优势。Transformer通过注意力机制，可以动态地调整不同特征之间的权重，使得模型能够更加关注关键信息。此外，Transformer在处理多模态数据时，能够更好地对齐异构特征，解决空间不匹配和模态差异等问题。然而，纯Transformer模型在计算资源上存在较大的负担，尤其是在处理高维医学图像数据时，其计算复杂度和内存消耗较高。此外，由于医学数据通常较为有限，Transformer模型在小数据集上容易出现过拟合现象，从而影响其在实际应用中的泛化能力。

为了克服CNN和Transformer各自的局限性，研究者们开始探索两者的结合，即混合模型。这些混合模型通过整合CNN的局部特征提取能力和Transformer的全局依赖建模能力，从而在多模态融合任务中取得更好的效果。例如，Huo等人提出了一种三分支的层次化多尺度特征融合网络结构，该结构结合了CNN和Transformer自注意力机制，以实现对全局和局部特征的联合建模。Manzari等人则设计了一种高度鲁棒且高效的CNN-Transformer混合模型，通过引入注意力机制，实现了对局部和全局特征的融合，提高了模型的分类性能。Wu等人提出的CTransCNN模型，包含多标签多头注意力特征增强模块、多分支残差模块以及信息交互模块，这些模块共同作用，使得模型能够更有效地提取和融合不同模态的特征。

本文提出的DTCFormer模型正是基于上述研究的进一步探索与创新。DTCFormer结合了CNN和Transformer的优势，通过引入张量链分解模块（TCDM）和基于注意力的多模态融合模块（MFM），实现了对多模态数据的高效处理与融合。具体而言，TCDM模块的作用是将高维张量数据转换为低维、小规模的张量表示，从而减少多模态特征之间的冗余，提高特征表达的紧凑性。这一过程不仅降低了计算复杂度，还使得后续的特征融合更加高效和精准。在特征融合阶段，MFM模块采用了一种两阶段的注意力机制，即内在潜在子空间融合（ILSF）和跨模态选择性融合（CMSF）。ILSF模块通过在低维潜在子空间中进行特征融合，优化了模态间的交互过程，而CMSF模块则通过选择性融合策略，进一步抑制了融合过程中产生的噪声，提高了模型的泛化能力。

此外，为了进一步提升模型的性能，本文还引入了一个基于频率过滤的特征净化模块（FPM）。FPM模块的作用是消除在融合过程中残留的噪声和无关特征，从而确保模型能够专注于真正具有诊断价值的信息。频率过滤技术通过分析特征在不同频率范围内的分布，能够有效地识别并去除低频噪声，保留高频信息，这对于医学图像分类任务尤为重要。医学图像中往往包含大量背景噪声和不相关细节，这些信息可能干扰模型的判断，因此FPM模块的存在对于提升模型的准确性和鲁棒性具有重要意义。

为了验证DTCFormer模型的有效性，本文在多个公开数据集上进行了广泛的实验评估。其中，Seven Point Checklist数据集和Age-Related Macular Degeneration数据集被用作主要的测试平台。这两个数据集分别涵盖了多种医学影像数据，包括MRI、CT和PET等模态，具有较高的代表性和挑战性。通过对比实验，本文发现DTCFormer模型在多个关键指标上均优于现有的其他方法，如准确率、召回率和F1分数。这些结果表明，DTCFormer模型在多模态医学图像分类任务中具有显著的优势，能够更有效地利用多模态数据的互补性和相关性。

在实际应用中，多模态融合技术不仅能够提升诊断的准确性，还能够为临床医生提供更为全面的病情分析。例如，在眼科疾病诊断中，结合MRI和OCT数据可以更准确地识别视网膜病变的特征；在肿瘤检测中，融合PET和CT数据能够帮助医生更清晰地观察肿瘤的代谢活动和形态结构。因此，DTCFormer模型的提出，不仅为医学影像分析提供了新的方法，也为临床诊断带来了更多的可能性。

值得注意的是，本文的研究不仅限于模型的设计与实现，还包括对数据预处理和实验评估的深入探讨。为了确保模型的公平性和可重复性，本文采用了分层抽样策略，将数据集划分为训练集、验证集和测试集，并保持各子集中的标签分布一致。这一策略对于处理不平衡的医学数据集尤为重要，因为它有助于模型在不同类别上获得更均衡的性能表现。此外，本文还对不同模态数据的特征提取过程进行了详细分析，指出CNN在局部特征提取方面的优势，以及Transformer在全局特征建模中的潜力。

综上所述，本文提出的DTCFormer模型在多模态医学图像分类任务中展现出卓越的性能。通过引入张量链分解和基于注意力的融合机制，DTCFormer有效地解决了多模态数据处理中的冗余和噪声问题，同时提升了特征表达的效率和模型的泛化能力。实验结果进一步验证了该模型的优越性，表明其在实际应用中具有广泛的可能性和前景。未来的研究方向可能包括对模型进行更深入的优化，以适应更多种类的医学影像数据，并探索其在其他医学任务中的应用潜力。