利用基因SNP和眼底图像的多模态AI疾病预测方法研究

资源摘要信息:"基于基因SNP位点和眼底图像数据使用多模态的AI算法实现疾病预测python源码.zip" 知识点概述： 该资源为一个经过验证稳定可靠的Python项目，它旨在通过结合基因组学中的单核苷酸多态性（SNP）位点信息以及眼底图像数据，使用多模态人工智能（AI）算法来实现疾病的预测。本项目适合计算机及相关专业领域的学生、教师和行业专业人士使用，并具有丰富的拓展可能性，可用作教学实践、项目设计、研究和二次开发等。 详细知识点解释： 1. SNP位点（单核苷酸多态性）： SNP是基因组学研究中的重要概念，指在基因组水平上由于单个核苷酸的变异引起的DNA序列多态性。在人类基因组中广泛存在，并与多种疾病的发生风险有关。通过分析个体的SNP位点，可以识别与特定疾病相关的遗传变异。 2. 眼底图像： 眼底图像包含视网膜血管和视神经的详细信息，是评估个体健康状态的重要标志。眼底图像可用于检测多种疾病，如糖尿病性视网膜病变、高血压视网膜病变等。在疾病预测模型中，眼底图像可以提供关于血管状况和组织变化的直观信息。 3. 多模态AI算法： 多模态AI算法指的是能够处理和融合来自不同数据源或模态（如图像、文本、声音、基因数据）的算法。在本项目中，算法需要融合基因组学数据和眼底图像数据，以实现更准确的疾病预测。多模态算法能够利用不同数据类型的互补性，提高预测模型的性能。 4. Python源码： 项目提供了一系列Python脚本和代码文件，涵盖了从数据处理、模型训练到结果可视化等各个环节。这些代码文件通常包含了数据预处理、模型搭建、训练、验证和测试等关键步骤。 5. 文件名称列表解释： - bert.ipynb: 可能是一个使用BERT模型进行自然语言处理的Jupyter Notebook文件，尽管与核心项目不直接相关，但可能在项目中有辅助作用，例如处理文档数据或患者信息。 - poetry.lock: 这是Poetry包管理器的配置文件，用于定义项目依赖的版本，确保项目环境的一致性。 - 项目介绍.md: 这是一个Markdown文件，用以介绍项目的详细信息，包括背景、目标、使用方法和开发文档。 - gwis.py: 该文件可能包含了处理基因组学数据的函数和类，例如SNP位点的读取、处理和特征提取。 - visualize_dataset_custom.py: 自定义的可视化数据集脚本，用于绘制眼底图像和SNP数据的图表，以帮助理解和分析数据集。 - train_multi.py: 多模态模型训练脚本，负责整合基因和图像数据，并训练最终的疾病预测模型。 - divide_dataset.py: 数据集划分脚本，用于将数据集分为训练集、验证集和测试集。 - train.py: 用于训练单模态模型的脚本。 - try.py: 可能是一个用于测试或运行项目某些功能的脚本。 - visualize.py: 数据可视化脚本，用于展示模型训练过程中的各种性能指标，如准确率、召回率等。 项目应用场景包括但不限于： - 计算机科学、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网等专业的教学和研究。 - 毕业设计、课程设计、大作业的实践项目。 - 企业内部研究和开发项目，用于疾病预测和健康管理。 该资源的使用有助于促进学生和专业人员对多模态AI算法及其在生物医学领域的应用的理解和实践能力的发展。同时，代码的开源特性鼓励使用者根据实际需要进行二次开发，以探索AI在健康医疗领域的更多可能性。