AI大模型基础实践：微调BERT模型处理医学文本数据：原理、实现与应用

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微调BERT模型处理医学文本数据：原理、实现与应用

本文深入探讨如何使用Hugging Face的Transformers库微调BERT模型，处理医学影像中的文本数据（如DICOM元数据的自然语言处理），并结合医学影像分类任务（如肺结节检测、乳腺癌诊断、脑肿瘤分类），实现从文本到诊断的端到端辅助系统。内容涵盖BERT的原理、预处理流程、模型微调、推理与评估，辅以详细的Python代码、流程图。本文特别关注医学文本的挑战（如专业术语、数据稀缺），提出优化策略，并结合决策树和随机森林增强可解释性，展望多模态融合应用，适合自然语言处理（NLP）和医学影像领域的从业者。

一、前言摘要

医学影像分析不仅是图像处理，还涉及DICOM元数据中的文本信息（如放射学报告、患者病史），这些文本蕴含丰富的诊断线索。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）作为一种强大的预训练语言模型，凭借其双向上下文理解能力，广泛应用于医学文本分类、实体识别和信息提取。本文基于Hugging Face的Transformers库，系统讲解如何微调BERT处理DICOM元数据，实现医学文本分类（如疾病诊断、报告结构化）。结合决策树和随机森林，增强模型的可解释性和临床适用性。内容涵盖数据预处理、特征提取、模型训练、评估与优化，辅以详细代码、解决医学文本的挑战（如术语复杂性、数据不平衡）。本文旨在为研究者和开发者提供理论与实践的全面参考，推动AI在医学领域的落地。

二、项目概述

2.1 项目目标

• 功能：微调BERT模型，从DICOM元数据或放射学报告中提取诊断信息，分类疾病（如肺结节良恶性、乳腺癌类型）。
• 意义：自动处理医学文本，辅助放射科医生，提高诊断效率，减少人工解读负担。
• 目标：
  • 掌握BERT的预处理、微调和推理流程。
  • 实现高精度和高召回率的文本分类，优先减少漏诊。
  • 结合决策树/随机森林，提升模型可解释性。
  • 比较BERT与传统机器学习方法在医学文本任务中的性能。

2.2 数据集

• MIMIC-CXR：
  • 包含377,110张胸部X光影像及其DICOM元数据和放射学报告。
  • 文本数据：自由文本报告，包含诊断、病史和建议。
  • 挑战：术语复杂、文本长度不一、标注噪声。
• LUNA16（元数据）：
  • 包含CT扫描的DICOM元数据，记录扫描参数、患者信息和初步诊断。
  • 挑战：元数据结构化程度高，但诊断信息有限。
• i2b2（临床文本）：
  • 包含去标识化的临床记录，标注疾病类别（如癌症相关）。
  • 挑战：小数据集，需迁移学习。
• 数据挑战：
  • 术语复杂性：医学报告包含专业术语（如“结节”“浸润”），需领域适配。
  • 数据稀缺：标注文本有限，需预训练模型。
  • 类不平衡：恶性病例少，需加权损失或过采样。

2.3 技术栈

• Hugging Face Transformers：加载预训练BERT，简化微调流程。
• PyTorch：深度学习框架，支持BERT和决策树实现。
• pydicom：解析DICOM元数据，提取文本字段。
• scikit-learn：实现决策树/随机森林，评估指标。
• NLTK/Spacy：医学文本预处理（分词、实体识别）。
• Matplotlib/Chart.js：可视化性能（混淆矩阵、ROC曲线）。

2.4 医学文本处理挑战

• 术语复杂性：需领域特定预训练（如BioBERT、ClinicalBERT）。
• 文本多样性：报告长度从几十到上千词，需截断或分块。
• 可解释性：医生需理解模型预测依据，决策树可提供支持。
• 高召回需求：漏诊成本高，需优化召回率。

三、原理

3.1 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）

BERT是基于Transformer编码器的预训练语言模型，通过双向上下文建模，捕获复杂的语义关系，适合医学文本分类。

3.1.1 架构

• 输入表示：
  • 文本分词为Token（使用WordPiece分词器）。
  • 每个Token转换为嵌入向量：
    $$\text{Input Embedding}=\text{Token Embedding}+\text{Position Embedding}+\text{Segment Embedding}$$
  • 特殊Token：
    • [CLS]：分类任务的聚合表示。
    • [SEP]：分隔句子或文本段。
• Transformer编码器：
  • 多层自注意力机制和前馈网络：
    zl′=MultiHeadAttention(LN(zl−1))+zl−1z\'_l = \\text{MultiHeadAttention}(\\text{LN}(z_{l-1})) + z_{l-1}zl′​=MultiHeadAttention(LN(zl−1​))+zl−1​
    zl=FFN(LN(zl′))+zl′z_l = \\text{FFN}(\\text{LN}(z\'_l)) + z\'_lzl​=FFN(LN(zl′​))+zl′​
    其中，LN为Layer Normalization，FFN为前馈网络。
  • 自注意力机制：
    Attention(Q,K,V)=softmax(QKTdk)V\\text{Attention}(Q, K, V) = \\text{softmax}\\left(\\frac{QK^T}{\\sqrt{d_k}}\\right)VAttention(Q,K,V)=softmax(dk​​QKT​)V
    其中，$Q,K,V$为查询、键和值向量，dkd_kdk​为维度。
• 分类头：
  • 使用[CLS] Token的输出，经过全连接层和Softmax：
    y=softmax(WzL[CLS]+b)y = \\text{softmax}(W z_L^{\\text{[CLS]}} + b)y=softmax(WzL[CLS]​+b)
    其中，zL[CLS]z_L^{\\text{[CLS]}}zL[CLS]​为最后一层CLS Token。

3.1.2 预训练与微调

• 预训练：
  • 掩码语言模型（MLM）：随机掩盖15%的Token，预测原始词。
  • 下一句预测（NSP）：判断两句话是否连续。
  • 数据：BooksCorpus和Wikipedia（通用BERT），PubMed（BioBERT）。
• 微调：
  • 替换分类头，适配下游任务（如二分类：良性/恶性）。
  • 调整参数：全参数微调或LoRA（低秩适配）。
• 医学适用性：
  • BioBERT/ClinicalBERT在PubMed或MIMIC数据上预训练，适配医学术语。
  • 适合放射学报告分类、实体识别和信息提取。

3.2 决策树与随机森林

决策树和随机森林在医学文本处理中可结合BERT提取的特征，增强可解释性。

3.2.1 决策树原理

• 结构：树状模型，通过特征阈值递归分割数据。
• 分裂准则：Gini指数或信息增益：
  Gini=1−∑i=1Cpi2\\text{Gini} = 1 - \\sum_{i=1}^C p_i^2Gini=1−i=1∑C​pi2​
  Information Gain=H(parent)−∑childNchildNH(child)\\text{Information Gain} = H(\\text{parent}) - \\sum_{child} \\frac{N_{child}}{N} H(\\text{child})Information Gain=H(parent)−child∑​NNchild​​H(child)
• 适用性：适合BERT输出的高维特征向量。

3.2.2 随机森林

• 原理：集成多棵决策树，通过投票或平均输出结果。
• 优势：
  • 减少过拟合：随机特征选择和Bagging。
  • 可解释性：特征重要性分析。
• 数学基础：
  • 特征重要性：
    Importance(f)=∑nodeΔGini(f,node)\\text{Importance}(f) = \\sum_{\\text{node}} \\Delta \\text{Gini}(f, \\text{node})Importance(f)=node∑​ΔGini(f,node)

3.2.3 医学文本中的应用

• 特征提取：使用BERT的[CLS] Token输出作为特征。
• 分类：结合深度特征，提升鲁棒性和可解释性。

3.3 迁移学习与LoRA

• 预训练：
  • BERT：BooksCorpus+Wikipedia。
  • BioBERT：PubMed文献，适配医学领域。
  • ClinicalBERT：MIMIC-III临床记录。
• 微调：
  • 全参数微调：更新所有参数，适合大数据集。
  • LoRA：仅更新低秩矩阵：
    W=W0+ΔW,ΔW=BA,B∈Rd×r,A∈Rr×kW = W_0 + \\Delta W, \\quad \\Delta W = BA, \\quad B \\in \\mathbb{R}^{d \\times r}, A \\in \\mathbb{R}^{r \\times k}W=W0​+ΔW,ΔW=BA,B∈Rd×r,A∈Rr×k
    其中，$r$为低秩参数。
• 优势：LoRA降低计算成本，适配医学小数据集。

3.4 评估指标

• 混淆矩阵：计算真阳性（TP）、假阳性（FP）、真阴性（TN）、假阴性（FN）。
• 指标：
  • 准确率：Accuracy=TP+TNTP+TN+FP+FN\\text{Accuracy} = \\frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN}Accuracy=TP+TN+FP+FNTP+TN​
  • 精确率：Precision=TPTP+FP\\text{Precision} = \\frac{TP}{TP+FP}Precision=TP+FPTP​
  • 召回率：Recall=TPTP+FN\\text{Recall} = \\frac{TP}{TP+FN}Recall=TP+FNTP​
  • F1分数：F1=2⋅Precision⋅RecallPrecision+Recall\\text{F1} = 2 \\cdot \\frac{\\text{Precision} \\cdot \\text{Recall}}{\\text{Precision} + \\text{Recall}}F1=2⋅Precision+RecallPrecision⋅Recall​
• ROC曲线与AUC：量化区分能力。

四、数据预处理

4.1 预处理流程

针对DICOM元数据和放射学报告，预处理包括以下步骤：

1. 提取文本：
   • DICOM：提取StudyDescription、SeriesDescription等字段。
   • 放射学报告：从MIMIC-CXR提取自由文本。
2. 文本清洗：
   • 去除标点、数字、特殊字符。
   • 统一大小写，处理拼写错误。
3. 分词与编码：
   • 使用BERT分词器（WordPiece），将文本转为Token ID。
   • 截断或填充到固定长度（如512）。
4. 数据增强：
   • 同义词替换、随机插入，增加数据多样性。
   • 使用nlpaug实现医学文本增强。
5. 数据集划分：
   • 80%训练，10%验证，10%测试，分层采样确保类平衡。

4.2 流程图

以下为医学文本预处理的Mermaid流程图：

#mermaid-svg-IP0fqWc13Wb8e7FR {font-family:\"trebuchet ms\",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-IP0fqWc13Wb8e7FR .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-IP0fqWc13Wb8e7FR .error-text{fill:#552222;stroke:#552222;}#mermaid-svg-IP0fqWc13Wb8e7FR .edge-thickness-normal{stroke-width:2px;}#mermaid-svg-IP0fqWc13Wb8e7FR .edge-thickness-thick{stroke-width:3.5px;}#mermaid-svg-IP0fqWc13Wb8e7FR .edge-pattern-solid{stroke-dasharray:0;}#mermaid-svg-IP0fqWc13Wb8e7FR .edge-pattern-dashed{stroke-dasharray:3;}#mermaid-svg-IP0fqWc13Wb8e7FR .edge-pattern-dotted{stroke-dasharray:2;}#mermaid-svg-IP0fqWc13Wb8e7FR .marker{fill:#333333;stroke:#333333;}#mermaid-svg-IP0fqWc13Wb8e7FR .marker.cross{stroke:#333333;}#mermaid-svg-IP0fqWc13Wb8e7FR svg{font-family:\"trebuchet ms\",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;}#mermaid-svg-IP0fqWc13Wb8e7FR .label{font-family:\"trebuchet ms\",verdana,arial,sans-serif;color:#333;}#mermaid-svg-IP0fqWc13Wb8e7FR .cluster-label text{fill:#333;}#mermaid-svg-IP0fqWc13Wb8e7FR .cluster-label span{color:#333;}#mermaid-svg-IP0fqWc13Wb8e7FR .label text,#mermaid-svg-IP0fqWc13Wb8e7FR span{fill:#333;color:#333;}#mermaid-svg-IP0fqWc13Wb8e7FR .node rect,#mermaid-svg-IP0fqWc13Wb8e7FR .node circle,#mermaid-svg-IP0fqWc13Wb8e7FR .node ellipse,#mermaid-svg-IP0fqWc13Wb8e7FR .node polygon,#mermaid-svg-IP0fqWc13Wb8e7FR .node path{fill:#ECECFF;stroke:#9370DB;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-IP0fqWc13Wb8e7FR .node .label{text-align:center;}#mermaid-svg-IP0fqWc13Wb8e7FR .node.clickable{cursor:pointer;}#mermaid-svg-IP0fqWc13Wb8e7FR .arrowheadPath{fill:#333333;}#mermaid-svg-IP0fqWc13Wb8e7FR .edgePath .path{stroke:#333333;stroke-width:2.0px;}#mermaid-svg-IP0fqWc13Wb8e7FR .flowchart-link{stroke:#333333;fill:none;}#mermaid-svg-IP0fqWc13Wb8e7FR .edgeLabel{background-color:#e8e8e8;text-align:center;}#mermaid-svg-IP0fqWc13Wb8e7FR .edgeLabel rect{opacity:0.5;background-color:#e8e8e8;fill:#e8e8e8;}#mermaid-svg-IP0fqWc13Wb8e7FR .cluster rect{fill:#ffffde;stroke:#aaaa33;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-IP0fqWc13Wb8e7FR .cluster text{fill:#333;}#mermaid-svg-IP0fqWc13Wb8e7FR .cluster span{color:#333;}#mermaid-svg-IP0fqWc13Wb8e7FR div.mermaidTooltip{position:absolute;text-align:center;max-width:200px;padding:2px;font-family:\"trebuchet ms\",verdana,arial,sans-serif;font-size:12px;background:hsl(80, 100%, 96.2745098039%);border:1px solid #aaaa33;border-radius:2px;pointer-events:none;z-index:100;}#mermaid-svg-IP0fqWc13Wb8e7FR :root{--mermaid-font-family:\"trebuchet ms\",verdana,arial,sans-serif;}原始文本: DICOM元数据/放射学报告提取文本: pydicom解析DICOM文本清洗: 去除标点, 统一大小写分词与编码: BERT WordPiece数据增强: 同义词替换, 随机插入标准化: 截断/填充到512数据集划分: 训练, 验证, 测试

说明：

• A：DICOM元数据或MIMIC-CXR报告。
• B：使用pydicom提取文本字段。
• C：清洗噪声（如标点、拼写错误）。
• D：BERT分词器转为Token ID。
• E：增强数据多样性。
• F：统一长度，适配BERT输入。
• G：分层划分，确保类平衡。

4.3 代码实现

以下为MIMIC-CXR报告的预处理代码：

import pydicomimport pandas as pdimport numpy as npfrom transformers import BertTokenizerfrom torch.utils.data import Datasetimport nlpaug.augmenter.word as nawimport torch# 提取DICOM元数据def extract_dicom_text(dicom_path): ds = pydicom.dcmread(dicom_path) fields = [\'StudyDescription\', \'SeriesDescription\', \'PatientComments\'] text = \' \'.join([str(getattr(ds, field, \'\')) for field in fields if getattr(ds, field, \'\')]) return text# 文本清洗def clean_text(text): import re text = re.sub(r\'[^\\w\\s]\', \'\', text.lower()) # 去除标点，统一小写 text = re.sub(r\'\\s+\', \' \', text).strip() # 去除多余空格 return text# 数据增强aug = naw.SynonymAug(aug_src=\'wordnet\', aug_p=0.3)# 自定义数据集class MedicalTextDataset(Dataset): def __init__(self, dicom_dir, annotations_file, tokenizer_name=\'bert-base-uncased\', max_length=512): self.dicom_dir = dicom_dir self.annotations = pd.read_csv(annotations_file) self.tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(tokenizer_name) self.max_length = max_length def __len__(self): return len(self.annotations) def __getitem__(self, idx): # 提取文本 dicom_path = os.path.join(self.dicom_dir, self.annotations.iloc[idx][\'dicom_id\']) text = extract_dicom_text(dicom_path) text = clean_text(text) # 数据增强 text = aug.augment(text)[0] # 分词与编码 encoding = self.tokenizer( text, max_length=self.max_length, padding=\'max_length\', truncation=True, return_tensors=\'pt\' ) label = self.annotations.iloc[idx][\'label\'] # 0: 良性，1: 恶性 return { \'input_ids\': encoding[\'input_ids\'].squeeze(), \'attention_mask\': encoding[\'attention_mask\'].squeeze(), \'label\': torch.tensor(label, dtype=torch.long) }# 加载数据集dataset = MedicalTextDataset( dicom_dir=\'path/to/mimic-cxr\', annotations_file=\'annotations.csv\', tokenizer_name=\'dmis-lab/biobert-v1.1\')

代码注释：

• extract_dicom_text：从DICOM提取描述字段，拼接为文本。
• clean_text：去除标点、空格，统一格式。
• SynonymAug：使用WordNet替换同义词，增强数据。
• BertTokenizer：BioBERT分词器，适配医学术语。
• max_length=512：BERT最大输入长度，截断或填充。

五、模型实现

5.1 BERT实现（Hugging Face）

使用Hugging Face的transformers库加载BioBERT，结合LoRA微调，适配医学文本分类。

5.1.1 代码实现

from transformers import BertForSequenceClassification, BertTokenizerfrom peft import LoraConfig, get_peft_modelimport torchimport torch.nn as nnfrom torch.utils.data import DataLoaderfrom sklearn.metrics import accuracy_score# 加载预训练BioBERTtokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(\'dmis-lab/biobert-v1.1\')model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(\'dmis-lab/biobert-v1.1\', num_labels=2)# LoRA微调lora_config = LoraConfig( r=8, # 低秩矩阵维度 lora_alpha=16, # 缩放因子 target_modules=[\"query\", \"value\"], # 微调自注意力模块 lora_dropout=0.1)model = get_peft_model(model, lora_config)# 数据加载器dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=16, shuffle=True)# 训练设置device = torch.device(\'cuda\' if torch.cuda.is_available() else \'cpu\')model = model.to(device)criterion = nn.CrossEntropyLoss()optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=2e-5)# 训练循环num_epochs = 5for epoch in range(num_epochs): model.train() running_loss = 0.0 for batch in dataloader: input_ids = batch[\'input_ids\'].to(device) attention_mask = batch[\'attention_mask\'].to(device) labels = batch[\'label\'].to(device) outputs = model(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask).logits loss = criterion(outputs, labels) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() print(f\'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Loss: {running_loss/len(dataloader):.4f}\')# 推理model.eval()predictions, true_labels = [], []with torch.no_grad(): for batch in dataloader: input_ids = batch[\'input_ids\'].to(device) attention_mask = batch[\'attention_mask\'].to(device) labels = batch[\'label\'].to(device) outputs = model(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask).logits preds = torch.argmax(outputs, dim=1) predictions.extend(preds.cpu().numpy()) true_labels.extend(labels.cpu().numpy())print(\"准确率:\", accuracy_score(true_labels, predictions))

代码注释：

• BertTokenizer：BioBERT分词器，适配医学术语。
• BertForSequenceClassification：加载BioBERT，分类头设为2类。
• LoraConfig：低秩适配，减少微调参数。
• CrossEntropyLoss：适合分类任务。
• Adam：学习率2e-5，适配预训练模型。

5.2 决策树与随机森林实现

结合BERT提取的特征，使用随机森林分类。

5.2.1 代码实现

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifierfrom sklearn.metrics import accuracy_score, classification_reportimport numpy as np# 提取BERT特征model.eval()features, labels = [], []with torch.no_grad(): for batch in dataloader: input_ids = batch[\'input_ids\'].to(device) attention_mask = batch[\'attention_mask\'].to(device) labels_batch = batch[\'label\'].to(device) outputs = model.bert(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask).last_hidden_state[:, 0, :] # 提取CLS Token features.extend(outputs.cpu().numpy()) labels.extend(labels_batch.cpu().numpy())features = np.array(features)labels = np.array(labels)# 随机森林分类rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=10, random_state=42)rf.fit(features, labels)# 推理rf_predictions = rf.predict(features)print(\"随机森林准确率:\", accuracy_score(labels, rf_predictions))print(\"分类报告:\\n\", classification_report(labels, rf_predictions, target_names=[\'良性\', \'恶性\']))# 特征重要性importances = rf.feature_importances_indices = np.argsort(importances)[::-1][:10]print(\"Top 10 特征重要性:\", importances[indices])

代码注释：

• last_hidden_state[:, 0, :]：提取CLS Token作为特征。
• RandomForestClassifier：100棵树，最大深度10。
• feature_importances_：分析特征重要性。

六、评估与优化

6.1 评估方法

• 交叉验证：5折分层K折。
• 混淆矩阵：计算TP、FP、FN、TN。
• ROC曲线与AUC：量化区分能力。

6.2 代码实现

from sklearn.metrics import confusion_matrix, roc_curve, aucimport matplotlib.pyplot as plt# 混淆矩阵cm = confusion_matrix(true_labels, predictions)print(\"混淆矩阵:\\n\", cm)print(\"分类报告:\\n\", classification_report(true_labels, predictions, target_names=[\'良性\', \'恶性\']))# ROC曲线model.eval()probs = []with torch.no_grad(): for batch in dataloader: input_ids = batch[\'input_ids\'].to(device) attention_mask = batch[\'attention_mask\'].to(device) outputs = model(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask).logits probs.extend(torch.softmax(outputs, dim=1)[:, 1].cpu().numpy())fpr, tpr, _ = roc_curve(true_labels, probs)roc_auc = auc(fpr, tpr)plt.figure()plt.plot(fpr, tpr, color=\'#FF6384\', lw=2, label=f\'ROC曲线 (AUC = {roc_auc:.2f})\')plt.plot([0, 1], [0, 1], color=\'navy\', lw=2, linestyle=\'--\')plt.xlim([0.0, 1.0])plt.ylim([0.0, 1.05])plt.xlabel(\'假阳性率 (FPR)\')plt.ylabel(\'真阳性率 (TPR)\')plt.title(\'BioBERT ROC曲线（医学文本分类）\')plt.legend(loc=\"lower right\")plt.show()

代码注释：

• confusion_matrix：计算分类性能。
• roc_curve：绘制ROC曲线。
• auc：量化模型区分能力。

6.3 优化策略

• 类不平衡：加权损失、SMOTE过采样。
• 正则化：Dropout、权重衰减。
• 超参数调优：网格搜索学习率（1e-5到5e-5）、批大小（8-32）。
• 领域适配：在MIMIC-CXR上继续预训练BioBERT。

6.4 图表：BioBERT与随机森林性能对比

{ \"type\": \"line\", \"data\": { \"labels\": [\"2折\", \"3折\", \"5折\", \"10折\"], \"datasets\": [ { \"label\": \"BioBERT 召回率\", \"data\": [0.88, 0.90, 0.91, 0.90], \"borderColor\": \"#36A2EB\", \"fill\": false }, { \"label\": \"随机森林 召回率\", \"data\": [0.83, 0.85, 0.86, 0.85], \"borderColor\": \"#FF6384\", \"fill\": false } ] }, \"options\": { \"title\": { \"display\": true, \"text\": \"BioBERT与随机森林召回率对比（医学文本分类）\" }, \"scales\": { \"x\": { \"title\": { \"display\": true, \"text\": \"交叉验证折数\" } }, \"y\": { \"title\": { \"display\": true, \"text\": \"召回率\" }, \"ticks\": { \"min\": 0.8, \"max\": 1.0 } } } }}

说明：

• X轴：交叉验证折数。
• Y轴：召回率。
• 数据：假设BioBERT优于随机森林。

七、可解释性分析

7.1 Attention可视化（BERT）

可视化BERT的自注意力权重，显示模型关注的文本区域。

from transformers import BertTokenizer, BertModelimport matplotlib.pyplot as plt# 加载模型和分词器tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(\'dmis-lab/biobert-v1.1\')model = BertModel.from_pretrained(\'dmis-lab/biobert-v1.1\').to(device)# 示例文本text = \"Lung nodule detected, likely malignant.\"inputs = tokenizer(text, return_tensors=\'pt\', padding=True, truncation=True).to(device)# 获取注意力权重model.eval()with torch.no_grad(): outputs = model(**inputs, output_attentions=True) attentions = outputs.attentions[-1][0, :, 0, :].cpu().numpy() # 最后一层CLS Token的注意力# 可视化tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(inputs[\'input_ids\'][0])plt.figure(figsize=(10, 8))plt.imshow(attentions, cmap=\'viridis\')plt.xticks(range(len(tokens)), tokens, rotation=45)plt.yticks(range(12), [f\'Head {i+1}\' for i in range(12)])plt.colorbar()plt.title(\'BioBERT Attention Weights（CLS Token）\')plt.show()

说明：

• attentions[-1]：最后一层注意力权重。
• CLS Token：显示模型对输入Token的关注度。

7.2 随机森林特征重要性

分析BERT特征在随机森林中的重要性。

八、总结与展望

8.1 总结

• 成果：
  • 实现基于BioBERT的医学文本分类器。
  • 结合随机森林，提升可解释性。
  • 完成MIMIC-CXR文本预处理、训练和评估。
• 关键点：
  • LoRA降低微调成本。
  • 召回率优先优化。
  • Attention可视化和特征重要性增强信任。

8.2 展望

• 多模态融合：结合影像（ViT）和文本（BERT）。
• 实体识别：提取报告中的关键实体（如“结节”“恶性”）。
• 自动化报告生成：从影像到诊断报告。
• 可解释性：结合SHAP值深入分析。