作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

深度学习在图像、语音、文本领域等领域都有成功应用。其强大的特征提取能力和对分类任务的快速解决速度都使其在计算机视觉、自然语言处理和声纹识别领域处于领先地位。随着医疗领域的深入发展，如何将深度学习技术引入到医疗诊断及治疗过程当中，成为亟待解决的问题。而多模态数据是医疗图像科学的主要特点之一。

深度学习与多模态数据结合可以帮助医生和医院从多种不同的数据源中获取有效的信息并进行数据的整合分析，以更好地进行诊断、筛选和辅助治疗。目前，深度学习技术已经广泛用于多模态数据建模，包括多模态医疗影像（MRI）、多光谱医学图像（MSI）、超声心动图（SPECT）、CT等，并得到了很好的应用效果。如今，医疗影像相关领域有众多研究工作，本文将介绍其中一些。

2.基本概念术语说明

多模态数据指的是由不同模态数据组成的一组信息。传统的病例记录系统往往采用单一模态的数据，比如肝功图、血液图等。由于肝功图只能呈现肝的浓淡程度，无法细分肝脏组织及其相关器官的结构，所以只能作为肝功能的一种指标；而血液中的乙状腺素、血小板的数量等细胞学信号不能提供血管内细胞的分布情况，也无法描述组织活动情况。而多模态数据则能够综合利用不同模态的信息，因此可以弥补单模态数据的不足，更好地描述个体的生理状态。特征提取（Feature Extraction）

特征提取是指从原始模态数据中抽取出有价值的信息，并转换为数字形式。常用的特征提取方法有傅立叶变换、希尔伯特变换、高斯滤波等。人工神经网络（Artificial Neural Ne

介绍基于多模态数据的机器学习模型 包括深度学习模型 深度融合模型等；阐述集成学习方法与应用医学实践

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