基于Swin Transformer的甲状腺结节影像自动诊断系统

摘要：甲状腺结节的早期诊断对临床治疗具有重要意义。然而，传统的影像分析方法依赖专家经验，存在主观性强、效率低等问题。近年来，深度学习在医学影像分析中取得了显著进展，尤其是Transformer架构在建模长程依赖关系方面表现出色。Swin Transformer作为一种新型视觉Transformer，凭借其局部窗口自注意力机制和层次化特征表示能力，在甲状腺结节影像分析中展现了优异的性能。该系统能够自动区分良性结节与恶性结节，为临床提供高效、准确的辅助诊断工具。

作者：Bob(原创)

研究背景

甲状腺结节是临床上常见的内分泌疾病，随着超声波检查技术的普及，甲状腺结节的发现率逐年上升。结节的良恶性区分对于患者的治疗方案和预后判断具有重要意义。传统的诊断方法依赖于专家经验，通过超声影像或细针穿刺活检等手段进行诊断。然而，这些方法存在主观性强、效率低且受限于医生的经验和技能水平的问题，难以满足日益增长的诊断需求。

近年来，深度学习技术在医学影像领域取得了显著进展，尤其是在计算机辅助诊断系统中，深度学习模型能够自动从大量影像数据中提取有效特征，显著提高诊断效率和准确性。Transformer架构，特别是Swin Transformer，由于其局部窗口自注意力机制和层次化特征提取能力，已在多个视觉任务中展现出优异的性能，能够捕捉到长程依赖关系并有效处理不同尺度的特征。

因此，基于Swin Transformer的甲状腺结节影像自动诊断系统具有广泛的应用前景。该系统不仅能够提高良性与恶性结节的诊断准确性，还能大幅度提高诊断效率，减少医生的负担，为临床提供快速、准确的辅助诊断工具，尤其在资源有限的地区具有重要意义。

算法概述

1.Swin Transformer
Swin Transformer由微软公司的研究人员推出，是一种有效结合了 CNN 和 Transformer模型优势的新型架构。它旨在以类似 CNN 的分层方式处理图像，同时利用变换器固有的自我关注机制。这种混合方法使 Swin 变换器能够有效处理各种规模的视觉信息，从而使其在广泛的视觉任务中具有高度的通用性和强大的功能。

Swin Transformer 的核心创新在于其分层结构和基于移位窗口的自我注意力机制。与标准视觉转换器（ViT）在整个图像中应用自我注意力不同，Swin Transformer将图像划分为不重叠的小窗口，在这些窗口内计算自我注意力，从而减少了计算复杂性。此外，Swin Transformer引入了窗口移位技术，使得在连续的Transformer块之间，图像区域能在不同层之间相互影响，从而更好地整合局部与全局上下文信息。

图1 Swin Transformer多层级表示和ViT对比

如图1所示，Swin Transformer从小的patch开始，通过在深层次逐步合并相邻patch的方式构建了一个层级化的表示。通过这些层级特征图，Swin Transformer可以像FPN和U-Net那样进行多尺度密集预测。通过对图像分区（用红色标出）进行非重叠窗口的局部自注意力计算实现了线性的计算复杂度。每个窗口的patch的个数是固定的，因此计算复杂度和图像的大小成线性关系。

相比于之前只能产生单一分辨率特征图和平方复杂度的Transformer模型，Swin Transformer适合作为各种视觉任务的通用主干网络（backbone）。

图2：Swin Transformer网络架构

该架构详细展示了 Swin-Transformer 模型如何通过逐层处理和 Patch Merging 实现高效的图像特征提取。每个阶段的 Swin Transformer Block 通过不同的自注意力机制（如 W-MSA 和 SW-MSA）逐步提升图像理解的深度。通过多层次的处理和特征合并，该模型在处理大规模图像数据时表现出色，特别适合于图像分类和目标检测等任务。

Swin Transformer解决了以往基于 CNN 和 Transformer的模型的几个局限性。首先，它的分层设计可以高效处理多种分辨率的图像，有助于完成需要同时了解精细细节和整体结构的任务，如物体检测和语义分割。其次，通过将自我关注机制定位到窗口并采用移位窗口，Swin Transformer 大幅降低了计算要求，使其更易于扩展到大型图像和数据集。最后，它的架构通过将局部特征无缝集成到更广泛的上下文中，实现了更好的特征学习，从而提高了各种视觉任务的性能。

系统设计

本系统旨在实现甲状腺结节的自动化分析与诊断，采用“数据输入 + 模型推理 + 结果展示”的一体化工作流程。系统架构包括图像输入模块、图像预处理模块、数据集准备模块、Swin-Transformer训练模块、推理与检测模块、用户交互界面模块、检测结果展示模块以及实验结果与性能评估模块。通过图形用户界面（GUI），前端界面支持用户便捷地导入甲状腺结节相关影像数据并进行交互操作，而后端则通过Swin-Transformer模型进行实时的甲状腺结节影像分析与分类，精准区分良性结节与恶性结节。

图3 诊断系统整体流程图

基于Swin Transformer的甲状腺结节影像自动诊断系统研究中，Swin-Transformer模型在甲状腺结节分类任务中表现卓越，具备高准确性和高效率，能够精确区分“良性结节”和“恶性结节”影像等不同病理状态。因此，本系统在甲状腺结节的早期诊断和治疗中展现出巨大的应用潜力，能够为临床医生提供精确的辅助诊断工具，推动甲状腺结节筛查过程的智能化进步。

数据集构建

1.数据来源
本系统使用的医学影像数据主要来源于甲状腺结节影像数据集。该数据集包含了不同类型的甲状腺结节影像资料，主要来源于超声波检查，提供了丰富的结节特征数据。通过整理和筛选这些图像数据，本系统构建了一个多样化的甲状腺结节影像数据集，涵盖了良性和恶性结节的不同影像特征，为深度学习和人工智能在甲状腺结节分类与诊断中的应用提供了高质量的训练数据。

表2 数据集基本信息

该数据集包括“良性结节”和“恶性结节”两种不同的甲状腺结节影像状态。数据集不仅涵盖了不同类型的甲状腺结节，还具有较高的影像质量，适用于甲状腺结节分类任务，为甲状腺结节的自动化诊断提供了高质量的训练数据。该数据集旨在推动深度学习和人工智能技术在医学影像分析领域中的应用，特别是在甲状腺结节检测中，提供强有力的数据支持，旨在提高甲状腺结节诊断的准确性和效率。

图4 数据集图片

本研究在对原始甲状腺结节影像数据进行清洗与筛选后，构建了一个包含“良性结节”和“恶性结节”两种甲状腺结节状态的影像数据集。该数据集的类别分布均衡，全面涵盖了不同甲状腺结节健康状态，能够真实反映甲状腺结节状态下的影像特征。数据集中每类状态的影像均经过标准化处理与质量控制，确保了样本的代表性与清晰度。该数据集为后续基于深度学习模型进行甲状腺结节健康状态识别与分类提供了坚实的数据支撑，为医学影像分析领域的智能化与自动化研究奠定了基础。

2.分类方法
本系统所使用的甲状腺结节影像数据的分类信息由专业人员完成。每个甲状腺结节影像都被分配到一个明确的结节健康状态，如“良性结节”和“恶性结节”。为确保分类的准确性和可靠性，分类过程由专业人员独立完成，并通过交叉验证的方式进行审核，从而有效降低个体差异带来的偏差，确保数据分类的一致性和权威性。该分类方法确保了数据集的高质量，并为后续基于深度学习模型的甲状腺结节健康状态分类模型训练提供了坚实的数据支持。

（1）分类数据集格式
该格式主要用于甲状腺结节分类任务，常见于Swin Transformer等深度学习模型的训练。其方法是将每张甲状腺结节影像归类为“良性结节”或“恶性结节”两种明确类别。该格式能够确保数据与模型在训练与推理过程中的高效匹配，从而提高分类精度和推理效率。Swin Transformer通过其分层结构和移位窗口自注意力机制，能够更好地处理影像中的局部与全局上下文信息，进一步提升了分类性能。这种格式简化了数据准备过程，并为基于Swin Transformer的甲状腺结节分类模型训练提供了高效且标准化的数据输入。

图5 分类数据集格式

（2）数据集划分
标注后的数据集不仅包括图像文件，还包含对应的分类信息。经过上述所有步骤处理和验证后的图像数据被划分成训练集和测试集，形成最终的数据集，用于算法训练学习模型。

图5 数据集划分：测试集和训练集

模型训练

Swin Transformer 是一种常用于图像分类任务的深度学习模型。其训练过程主要包括以下几个步骤：配置文件与超参数的设置、训练过程的执行以及训练结果的可视化分析。Swin Transformer通过其分层结构和移位窗口自注意力机制，能够有效处理图像中的局部与全局上下文信息，进一步提升分类精度和效率。在训练过程中，Swin Transformer能够通过高效的计算方式应对大规模数据集，并且在多个图像分类任务中展现出了优异的性能。

图6 模型训练流程图

1.配置文件与超参数设置
以下是关于Swin Transformer模型训练过程中的配置文件和超参数设置，并通过配置文件以及相关参数进行训练设置。

表4 Swin Transformer模型训练超参数设置

2.模型性能评估
在 Swin Transformer模型的训练过程中，模型性能评估是衡量其在图像分类任务中表现的重要环节，能够全面反映模型在分类精度和泛化能力方面的表现。科学而准确的评估不仅有助于揭示模型的优势与不足，还能为后续的改进与优化提供可靠依据。
（1）训练与验证准确率和损失曲线

图7 Swin Transformer训练与验证准确率和损失曲线

该图展示了训练与验证的准确率和损失变化情况。从第0轮到第30轮，训练准确率逐渐上升，最终接近1.00，验证准确率也呈现稳步增长，最终达到约0.90。训练损失和验证损失则随着训练的进行而逐步下降，验证损失的下降趋势较为平滑，表明模型逐渐收敛且具备较好的泛化能力。这表明模型在训练过程中成功优化，并且在验证数据集上的表现逐渐接近训练数据集，显示出其较强的适应性。

（2）混淆矩阵热力图

图8 Swin Transformer混淆矩阵热力图

该图展示了模型在甲状腺结节分类任务中的混淆矩阵。对于良性结节，模型将89%的结节正确预测为良性，但有11%误分类为恶性。对于恶性结节，模型正确地预测了93%的恶性结节，误分类的比例较低，仅为7%。该混淆矩阵表明模型在恶性结节的分类上表现较为精准，但仍存在一定的误分类，尤其是将良性结节误判为恶性结节。

（3）各类认知障碍的分类性能评估：准确率、精确率、召回率与F1分数图

图9 各类的分类性能评估：准确率、精确率、召回率与F1分数图

该图展示了模型在各个类别上的性能，包括准确率（Accuracy）、精准率（Precision）、召回率（Recall）和F1-score。模型的准确率为0.91，说明它在整体分类任务中表现优秀。对于每个类别，精准率为0.91，表明模型在每个类别的预测精度较高；召回率对于良性结节为0.89，恶性结节为0.93，表明模型在识别恶性结节时更加敏感；F1-score为0.90（良性结节）和0.92（恶性结节），这表明模型在两个类别的平衡分类性能都表现良好。

（4）训练日志（Training Log）
训练日志记录了Swin Transformer模型在训练过程中的详细信息，包括训练轮次、每轮的损失值、验证准确率以及训练时间等，这些信息帮助评估模型的训练效果和性能。

图10 Swin Transformer训练日志

图11 模型训练日志概要

功能展示

本系统基于深度学习的Swin Transformer模型，旨在实现甲状腺结节影像的自动诊断与分类。系统集成了Swin Transformer模型，用于对甲状腺结节影像进行特征提取、分类及诊断结果展示。通过对比不同模型的性能表现，本系统为甲状腺结节的智能化、标准化诊断研究提供了技术支撑。以下为主要功能界面的展示：
1. 系统主界面展示
系统主界面集成了甲状腺结节影像上传、模型选择、实时分析及诊断结果展示等功能。用户可在界面中直观选择不同的深度学习模型（如Swin Transformer），上传甲状腺结节影像后，系统将自动进行特征提取与分类分析，并生成对应的诊断结果。界面支持对模型预测结果的可视化展示，方便医生和科研人员对比不同模型在甲状腺结节分类中的性能表现。系统支持诊断良性结节和恶性结节等多种甲状腺疾病。

图12 系统主界面

2. 图片检测功能
本系统基于Swin Transformer模型，支持对甲状腺结节影像进行快速诊断。用户可以上传甲状腺结节影像样本，系统会自动进行分析，识别甲状腺结节的健康状态（如良性结节、恶性结节等），并给出诊断结果、分类标签和置信度评分。诊断结果通过清晰的文本和图表直观呈现，帮助医生和科研人员快速评估不同模型（如Swin Transformer）在甲状腺结节分类中的性能表现，从而为进一步的治疗决策提供支持。

图13 恶性结节

图14 良性结节

3. 保存结果

图15 结果保存

4. 生成医疗影像诊断报告

图16 成功生成医疗影像诊断报告

图17 诊断报告

界面设计

本系统的图形用户界面采用PyQt5框架开发，致力于打造直观、高效且流畅的交互体验。通过精心设计的界面布局和模块化架构，系统功能得以清晰呈现，并确保各项操作的高效执行，全面提升用户使用体验。

图20 PyQt5主控面板界面

该界面展示了基于PyQt5框架精心设计的诊断系统，界面布局简洁、直观且高度集成。通过巧妙的模块化设计，系统涵盖了多项功能模块，确保用户能够高效、流畅地进行操作与交互，充分体现了系统在医学领域中的智能化与人性化设计。