基于拉曼光谱和红外光谱技术，并结合多模态深度学习方法，对主动脉夹层和急性心肌梗死的诊断技术进行研究

《Engineering Applications of Artificial Intelligence》：The research on the diagnostic technology for aortic dissection and acute myocardial infarction based on Raman and infrared spectroscopy combined with multimodal deep learning

本研究提出多模态注意力融合网络MAFN，通过整合拉曼光谱和红外光谱数据实现主动脉夹层与心肌梗死的快速鉴别，实验显示准确率94.06%、特异性97.03%，为心血管急诊提供高效非侵入性诊断工具。

　　
心血管急症鉴别诊断中的新型光谱融合技术探索

在急性心血管疾病诊断领域，主动脉夹层（AD）与心肌梗死（MI）的早期鉴别存在显著挑战。这两种疾病均表现为突发性胸痛、呼吸困难等相似临床症状，传统影像学检测虽能提供解剖学信息，但存在操作复杂、耗时较长、对早期生化改变敏感性不足等问题。特别是在急诊场景中，快速准确鉴别这两种疾病直接关系到治疗方案的及时选择，错误的诊断可能导致抗凝治疗错误应用或再灌注治疗延误，显著增加患者死亡率。

振动光谱学技术因其分子层面的检测优势，近年来在心血管疾病早期诊断中展现出独特价值。研究团队创新性地将拉曼光谱与红外光谱技术相结合，构建了多模态智能诊断框架MAFN。该技术突破传统单模态分析的局限性，通过深度学习架构实现跨模态特征融合，为临床提供了非侵入式、高灵敏度的诊断方案。

现有研究显示，拉曼光谱对生物分子化学键振动模式具有高分辨率检测能力，已成功应用于心肌梗死患者的早期诊断（Cao et al., 2015；John et al., 2022）。而红外光谱凭借宽频谱特性，对蛋白质、脂类等大分子结构的化学键振动模式具有显著敏感性（Balan et al., 2019；Yang et al., 2022a）。但单独使用任一技术均存在信息片面性，例如拉曼光谱对非极性分子检测更优，而红外光谱在分析极性分子时更具优势，两者结合可形成互补的分子信息图谱。

本研究团队针对现有光谱分析技术的瓶颈，重点突破以下三个关键技术：
1. 构建双通道卷积特征提取系统，分别处理拉曼与红外光谱数据。该设计使系统能够独立捕获两种光谱模态的差异化生物标志物，如拉曼光谱可精准识别氨基酸代谢特征（如苯丙氨酸/酪氨酸比值变化），红外光谱则对蛋白质二级结构改变（如β折叠占比变化）具有特异响应。
2. 引入动态自注意力机制，在单模态特征处理阶段实现关键信息聚焦。通过计算特征图中的自相关系数，系统可自动识别最具区分性的光谱峰位组合，有效抑制早期样本采集中存在的背景噪声干扰。实验数据显示，该机制使单模态特征提取效率提升40%以上。
3. 开发跨模态注意力融合算法，建立双通道特征交互机制。该技术通过计算两模态特征的相关权重系数，实现不同尺度、不同分子层面的信息协同。特别是在血清样本分析中，发现拉曼光谱在3000-4000 cm?1区域的羧酸酯振动特征与红外光谱在1600-1700 cm?1的酰胺II带存在显著互补性。

临床验证阶段采用来自新疆维吾尔自治区人民医院的320例血清样本（AD 107例，MI 106例，健康对照107例），涵盖高血压、糖尿病等高危因素人群。MAFN模型通过分层特征融合策略，首先利用一维卷积神经网络提取各模态的初步光谱特征，再通过双路自注意力机制优化特征表达。跨模态注意力模块采用动态权重分配机制，根据病例特异性调整两种光谱数据的贡献比例。实验结果显示，该模型在AD与MI鉴别中达到94.06%的准确率，特异性高达97.03%，AUC值达98.13%，显著优于单一模态诊断方案。

技术突破体现在三个方面：其一，建立多尺度光谱特征融合体系，将原始光谱数据降维至有效生物信息维度，同时保留关键病理特征；其二，开发基于注意力机制的动态权重分配算法，可根据不同病例特征自动调整光谱模态的融合比例，在AD病例中红外光谱贡献度提升27%，而MI病例中拉曼光谱权重增加35%；其三，构建包含128个生物标志物的特征图谱，涵盖氨基酸代谢、脂质氧化、胶原蛋白重塑等多维度分子改变，其中3287 cm?1的红外光谱峰与血清中花生四烯酸水平呈强相关性（r=0.82），而1647 cm?1的拉曼峰与心肌细胞线粒体功能指标显著相关。

临床应用价值体现在诊断流程的革新：通过便携式光谱仪实时获取血清样本，5分钟内即可完成多模态光谱采集。结合MAFN模型的云端诊断系统，可在8秒内完成病例分类，较传统影像学检查效率提升12倍。特别在急诊场景中，该技术可避免CT/MRI检查所需的时间成本（平均45分钟）和辐射暴露风险。经济性分析表明，每例诊断成本可降低至传统方法的1/5，且误诊率下降至2.3%以下。

该研究在方法学层面实现了多项创新：首先提出"双通道预处理-单通道优化-跨通道融合"的三阶段处理架构，解决了多模态数据异步性问题；其次开发基于残差连接的注意力增强模块，使模型在有限样本（n=320）条件下仍保持高泛化能力；最后建立动态生物标志物筛选系统，可根据患者个体特征自动选择最具诊断价值的分子指标组合。

未来发展方向包括：① 开发便携式光谱集成设备，实现床旁即时诊断；② 构建多中心临床验证数据库，纳入慢性心血管病高危人群；③ 探索光谱技术与基因表达谱、代谢组学的多组学融合应用。该技术已进入转化医学阶段，与3家三甲医院急诊科建立合作，累计完成临床验证样本1200例，诊断一致性达92.7%。

本研究为心血管急症的早期鉴别诊断提供了新范式，其核心价值在于：首次将双振动光谱技术结合深度学习注意力机制，成功破解了急性心血管疾病鉴别诊断的关键技术瓶颈。通过捕捉血清中具有病理特异性的分子振动模式组合，实现了在分子层面精准区分AD与MI的生物学基础。这种非侵入式、快速诊断方法不仅适用于急诊场景，更为心血管疾病的精准分层管理提供了技术支撑。