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） ...

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：

1. import cv2
2. import pydicom
3. import torch
4. import numpy as np
7. def preprocess_image(image_path):
8.     ds = pydicom.dcmread(image_path)
9.     image = ds.pixel_array
10.     # 去噪
11.     image = cv2.fastNlMeansDenoisingColored(image, None, 10, 10, 7, 21)
12.     # 归一化
13.     image = image / np.max(image)
14.     # 裁剪（假设裁剪为224x224）
15.     h, w = image.shape[:2]
16.     if h > 224 or w > 224:
17.         start_h = (h - 224) // 2 if h > 224 else 0
18.         start_w = (w - 224) // 2 if w > 224 else 0
19.         image = image[start_h:start_h + 224, start_w:start_w + 224]
20.     # 转换为张量
21.     image = torch.from_numpy(image).unsqueeze(0).float()
22.     return image

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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：

1. import spacy
2. from spacy.matcher import Matcher
5. nlp = spacy.load('en_core_web_sm')
6. matcher = Matcher(nlp.vocab)
7. # 假设医疗术语库为一个列表
8. medical_terms = ['diabetes', 'pneumonia']
9. for term in medical_terms:
10.     pattern = [{"LOWER": term}]
11.     matcher.add(term, [pattern])
14. def preprocess_text(text):
15.     doc = nlp(text)
16.     new_text = []
17.     for match_id, start, end in matcher(doc):
18.         span = doc[start:end]
19.         new_text.append(span.text)
20.     new_text = " ".join(new_text)
21.     return new_text

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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：

1. import librosa
4. def preprocess_audio(audio_path, n_mfcc=13):
5.     audio, sr = librosa.load(audio_path)
6.     mfccs = librosa.feature.mfcc(y=audio, sr=sr, n_mfcc=n_mfcc)
7.     return mfccs

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6.2 模子构建与训练

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：

1. import torch
2. from transformers import QFormerModel, QFormerConfig
5. class MedicalMLLM(torch.nn.Module):
6.     def __init__(self):
7.         super().__init__()
8.         self.config = QFormerConfig(vision_width=76

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