PyQt6医疗多模态大语言模子（MLLM）实用体系框架构建初探（下.代码部门）
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/626907afa00c49e08b9fbfba3e84d8af.png医疗 MLLM 框架编程实现
本医疗 MLLM 框架联合 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、模子构建与训练、可视化界面开辟、模子 - 界面通讯与摆设这几个关键部门具体介绍编程实现。
6.1 数据预处理
在医疗 MLLM 框架中，多模态数据的预处理黑白常关键的一步，它直接影响到后续模子的训练效果和性能。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罗噪声、不同的对比度和分辨率等问题，因此需要进行去噪、归一化和裁剪等利用，并将其转换为恰当模子输入的张量格式。使用 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 np
def 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 0
start_w = (w - 224) // 2 if w > 224 else 0
image = image
# 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
文本数据通常包罗大量的天然语言信息，需要进行分词、定名实体识别（NER）等利用，并联合医疗术语库统一表述，以便模子更好地理解和处理。借助spaCy库可以完成这些任务。示例代码如下：
import spacy
from spacy.matcher import Matcher
nlp = 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, )
def preprocess_text(text):
doc = nlp(text)
new_text = []
for match_id, start, end in matcher(doc):
span = doc
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性来表现，其中梅尔频率倒谱系数（MFCC）是一种常用的特性。通过librosa库可以方便地提取 MFCC 特性，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 librosa
def 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 模子构建与训练
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模子的构建和训练是医疗 MLLM 框架的核心部门，我们采用 Q - Former 架构作为核心，联合 Transformer 的多模态融合能力来构建模子，并对其进行训练。
6.2.1 模子构建
基于transformers库构建模子，采用 Q - Former 架构，联合 Transformer 的多模态融合能力。示例代码如下：
import torch
from transformers import QFormerModel, QFormerConfig
class MedicalMLLM(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.config = QFormerConfig(vision_width=76
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