mamba心脏疾病诊断

medmamba复现

是二维的，不好改，还是改改之前的分割网络看看

echo-mi

idea

使用双切面（二腔室+四腔室）超声心动图数据训练Mamba模型诊断早期心梗的需求，设计了一个创新性的双路径时空融合Mamba架构（Dual-Path Spatiotemporal Fusion Mamba, DPSF-Mamba）。该架构针对性解决多切面心脏超声的时空特征融合问题，核心思路如下：

一、核心改造思路

双路径异构特征提取

独立编码路径：为二腔室（2C）和四腔室（4C）切面分别设计专用Mamba块，适应不同视角的局部结构特征。
2C路径：聚焦左心室前壁、心尖部运动异常（早期心梗敏感区域）。

4C路径：捕获室间隔、侧壁运动及整体心室协调性（诊断关键指标)。

动态门控融合模块（DGFM）：引入可学习的门控权重，自适应融合双路径特征（公式示例）：

$$F_{fused} = \sigma(W_g \cdot [F_{2C}, F_{4C}]) \odot F_{2C} + (1-\sigma(W_g \cdot [F_{2C}, F_{4C}])) \odot F_{4C}$$

其中 $W_g$ 为可训练权重，$\sigma$ 为Sigmoid函数，实现特征重要性动态分配。

多任务联合优化分类头

//todo

二、创新技术优势

模块	传统Mamba局限	DPSF-Mamba改进	临床价值
多切面处理	单一路径忽视视角差异	双路径异构编码 + 动态融合	减少视角偏差，提升小病灶敏感性
时空特征利用	长序列建模但空间关联弱	时空切片重组 + 坐标注意力	同步捕捉运动异常与结构变形
数据效率	需大量标注数据	多任务学习共享特征	缓解超声标注稀缺问题
可解释性	黑盒决策	门控权重可视化切面贡献度	辅助医生理解AI诊断依据

三、预期效果验证方案

可解释性分析

绘制门控权重热力图（如下示例），验证模型对病变切面的关注度：

前壁梗死患者：4C切面权重峰值达0.83（主导诊断）
心尖梗死患者：2C切面权重升至0.79

四、潜在挑战与解决方案

挑战1：双切面数据不全（如部分患者缺失一个切面）
方案：引入跨切面知识蒸馏，用完整数据训练教师网络指导单切面学生网络。
挑战2：超声伪影干扰
方案：在Mamba前端加入对抗去噪模块（如Conditional GAN）。

faec_advance实验

name	acc	auc	f1	precision	recall	specificity
faec	0.71875	0.7013	0.3077	1.0	0.1818	1.0

camus 多切面

name	acc	auc	f1	precision	recall	specificity
Experiment_6 fold_1	0.8125	0.858333	0.769230	0.714286	0.833333	0.8
Experiment_6 fold_2	0.75	0.741666	0.555555	0.833333	0.416666	0.949999
Experiment_6 fold_3	0.8125	0.899999	0.699999	0.875	0.583333	0.949999
Experiment_6 fold_4	0.78125	0.852814	0.588235	0.833333	0.454545	0.952380
Experiment_6 fold_5	0.71875	0.701298	0.307692	1.0	0.1818	1.0
Experiment_6 avg	0.775	0.8108	0.5841	0.8512	0.4939	0.9305

MIMamba

camus A2C的实验

name	acc	auc	f1	precision	recall
Experiment_4 fold_1	0.375	0.533333	0.545454	0.375	1.0
Experiment_4 fold_2	0.34375	0.558441	0.511628	0.34375	1.0
Experiment_5 fold_1	0.75	0.699999	0.636364	0.699999	0.583333
Experiment_5 fold_2	0.71875	0.670995	0.571428	0.6	0.545454
Experiment_5 fold_3	0.71875	0.636363	0.470588	0.571428	0.4
Experiment_5 fold_4	0.71875	0.590909	0.470588	0.571428	0.4
Experiment_5 fold_5	0.625	0.490909	0.4	0.4	0.4
Experiment_5 avg	0.70625	0.617835	0.509794	0.568571	0.425757

camus 多切面

name	acc	auc	f1	precision	recall	specificity
Experiment_7 fold_1	0.84375	0.837499	0.761904	0.888888	0.666666	0.949999
Experiment_7 fold_2	0.75	0.708333	0.555555	0.833333	0.416666	0.949999
Experiment_7 fold_3	0.8125	0.8375	0.727272	0.8	0.666666	0.899999
Experiment_7 fold_4	0.8125	0.818181	0.75	0.692307	0.818181	0.809523
Experiment_7 fold_5	0.71875	0.714285	0.307692	1.0	0.181818	1.0
Experiment_7 (监控acc)	0.7875	0.7832	0.6205	0.8429	0.5500	0.9219
Experiment_8 fold_1	0.65625	0.875	0.266666	0.666666	0.166666	0.949999
Experiment_8 fold_2	0.75	0.816666	0.666666	0.666666	0.666666	0.8
Experiment_8 fold_3	0.71875	0.858333	0.571428	0.666666	0.5	0.85
Experiment_8 fold_4	0.65625	0.8658	0.0	0	0	1
Experiment_8 fold_5	0.6875	0.796536	0.583333	0.538461	0.636363	0.714285
Experiment_8 (监控auc)
Experiment_9 fold_1	0.75	0.879166	0.5	1.0	0.333333	1.0
Experiment_9 fold_2	0.65625	0.695833	0.153846	1.0	0.083333	1.0
Experiment_9 fold_3	0.65625	0.770833	0.153846	1.0	0.083333	1.0
Experiment_9 fold_4	0.6875	0.649350	0.166666	1.0	0.090909	1.0
Experiment_9 fold_5	0.75	0.761904	0.5	0.8	0.363636	0.952380
Experiment_9 (监控precision)
Experiment_10 fold_1	0.84375	0.875	0.814814	0.733333	0.916666	0.8
Experiment_10 fold_2	0.78125	0.75	0.695652	0.727272	0.666666	0.85
Experiment_10 fold_3	0.84375	0.85	0.761904	0.888888	0.666666	0.949999
Experiment_10 fold_4	0.75	0.779220	0.692307	0.6	0.818181	0.714285
Experiment_10 fold_5	0.625	0.675324	0.625	0.476190	0.909090	0.476190
Experiment_10 (监控f1)	0.7688	0.7859	0.7179	0.6851	0.7955	0.7581
Experiment_11 fold_5	0.65625	0.645021	0.645161	0.5	0.909090	0.523809