医疗 MLLM 框架编程实现
本医疗 MLLM 框架结合 Python 与 PyQt6 构建，旨在实现多模态医疗数据融合分析并提供可视化界面。下面从数据预处理、模型构建与训练、可视化界面开发、模型 - 界面通信与部署这几个关键部分详细介绍编程实现。
6.1 数据预处理
在医疗 MLLM 框架中，多模态数据的预处理是非常关键的一步，它直接影响到后续模型的训练效果和性能。我们需要对医学影像、文本数据和音频数据分别进行预处理，以确保数据的质量和一致性。
6.1.1 医学影像预处理
医学影像数据通常包含噪声、不同的对比度和分辨率等问题，因此需要进行去噪、归一化和裁剪等操作，并将其转换为适合模型输入的张量格式。利用 OpenCV 和pydicom库可以方便地完成这些任务。示例代码如下：
import cv2
import pydicom
import torch
import numpy as npdef preprocess_image(image_path):ds = pydicom.dcmread(image_path)image = ds.pixel_array# 去噪image = cv2.fastNlMeansDenoisingColored(image, None, 10, 10, 7, 21)# 归一化image = image / np.max(image)# 裁剪（假设裁剪为224x224）h, w = image.shape[:2]if h > 224 or w > 224:start_h = (h - 224) // 2 if h > 224 else 0start_w = (w - 224) // 2 if w > 224 else 0image = image[start_h:start_h + 224, start_w:start_w + 224]# 转换为张量image = torch.from_numpy(image).unsqueeze(0).float()return image
6.1.2 文本数据预处理
文本数据通常包含大量的自然语言信息，需要进行分词、命名实体识别（NER）等操作，并结合医疗术语库统一表述，以便模型更好地理解和处理。借助spaCy库可以完成这些任务。示例代码如下：
import spacy
from spacy.matcher import Matchernlp = spacy.load('en_core_web_sm')
matcher = Matcher(nlp.vocab)
# 假设医疗术语库为一个列表
medical_terms = ['diabetes', 'pneumonia']
for term in medical_terms:pattern = [{"LOWER": term}]matcher.add(term, [pattern])def preprocess_text(text):doc = nlp(text)new_text = []for match_id, start, end in matcher(doc):span = doc[start:end]new_text.append(span.text)new_text = " ".join(new_text)return new_text
6.1.3 音频数据预处理
音频数据可以通过提取特征来表示，其中梅尔频率倒谱系数（MFCC）是一种常用的特征。通过librosa库可以方便地提取 MFCC 特征，并与文本转录对齐（此处简单示例不涉及实际对齐逻辑）。示例代码如下：
import librosadef preprocess_audio(audio_path, n_mfcc=13):audio, sr = librosa.load(audio_path)mfccs = librosa.feature.mfcc(y=audio, sr=sr, n_mfcc=n_mfcc)return mfccs
6.2 模型构建与训练
模型的构建和训练是医疗 MLLM 框架的核心部分，我们采用 Q - Former 架构作为核心，结合 Transformer 的多模态融合能力来构建模型，并对其进行训练。
6.2.1 模型构建
基于transformers库构建模型，采用 Q - Former 架构，结合 Transformer 的多模态融合能力。示例代码如下：
import torch
from transformers import QFormerModel, QFormerConfigclass MedicalMLLM(torch.nn.Module):def __init__(self):super().__init__()self.config = QFormerConfig(vision_width=76
