基于Transformer的医学图像分类研究

已于 2024-08-23 12:06:32 修改
阅读量2.5k 收藏 53
点赞数 44
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 医学图像处理 文章标签： 人工智能 深度学习 神经网络
于 2024-03-28 21:11:15 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_47896523/article/details/137106016

医学图像分类目前面临的挑战

        医学图像分类需要研究人员同时具备医学图像分析和数字图像的知识背景。

        由于图像尺度、数据格式和数据类别分布的影响，现有的模型方法，如传统的机器学习的识别方法和基于深度卷积神经网络的方法，取得的识别准确度和泛化性是有限的。实际场景中，由于医学图像数据的标记成本问题和病例医学图像采集问题，能够获得的有标签医学图像数据是有限的。

现有的医学图像分类方法

        基于统计的分类。分为有监督和无监督两种方式。有监督的统计分类方式通常会将数据划分成训练集和测试集，然后来预测数据的类别标签。常见的概率算法（有监督）：最近邻算法、贝叶斯算法；无监督则通过特征分布来区分数据的类别：K均值聚类和模糊聚类算法。

        基于规则的分类。根据设定的一系列规则对特征向量进行分析，后续的过程根据任务的属性设置相应的决策。

        支持向量机。核心思想是寻找给定两个类别之间的最优分离边界。SVM不仅可以用于线性分类场景，还可以在核函数的基础上进行非线性的分类

基于神经网络的分类模式

        可以分为有监督和无监督两种方式

        有监督的情况下，训练神经网络使得它为每个输入数据分配一个类别标签，然后通过神经网络的预测输出和实际标签之间的误差（即损失函数）来调整神经网络的参数。

        在无监督的情况下，训练样本并不需要有明确的标签信息，神经网络主要探究数据的底层结构和类别实例之间的关联性，根据样本的相似度或不相似度将其划分为一个个簇。

卷积神经网络结构

64通道卷积神经网络

        64通道卷积神经网络由四个卷积模块组成，每个卷积模块都包含了一个卷积层、一个批归一化层和一个激活层。此外，对于前两个卷积模块，它们还包含一个额外的2*2最大池化层。卷积层对应的卷积核大小为3*3，通道数为64，卷积核在特征图上的滑动步长为1.

        批归一化层在这里的目的是为了对每一批处理

最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
论文研读 ——用于医学图像分类的双引导的扩散网络
qq_53536373的博客
05-03 992
在训练阶段，我们将扩散过程应用于ground truth y0和不同的先验，生成三个噪声变量yg t, yl t和yt (yg t的全局先验，yl t的局部先验和yt的双先验)。我们评估了我们的DiffMIC在三个具有不同图像模式的医学分类任务上的有效性，包括超声图像的胎盘成熟度分级、皮肤镜图像的皮肤病变分类和眼底图像的糖尿病视网膜病变分级。基于扩散概率模型在生成图像建模中的成就，我们提出了一种新的基于扩散去噪的模型DiffMIC，用于准确分类不同的医学图像模式。图1显示了我们的医学图像分类网络的示意图。
医学图像分类，分类问题
05-07
医学图像分类，分类问题主要文档及步骤说明（通用步骤）
5.14.2 使用 Transformer 进行无卷积医学图像分割
qq_47896523的博客
05-20 1505
图像分割是医学图像分析的核心任务。它通常用于量化感兴趣的体积/器官的大小和形状、人口研究、疾病量化、治疗计划和计算机辅助干预。医学图像分割中的经典方法涵盖从区域生长[11]和可变形模型[36]到基于图集的方法[32]、贝叶斯方法[29]、图割[26]、聚类方法[12]等。目前工作的一个共同特征是使用卷积运算作为网络的主要构建块。所提出的网络架构在卷积运算的排列方式方面也有所不同。人们已经尝试使用循环网络和注意力机制进行医学图像分割。卷积运算的有效性归因于：①局部（稀疏）连接；②参数（权重）共享；
5.14.6 TransMed：Transformer推进多模态医学图像分类
qq_47896523的博客
05-21 5037
TransMed 结合了 CNN 和 Transformer 的优点，可以有效地提取图像的低级特征并建立模态之间的远程依赖关系。我们在两个数据集（腮腺肿瘤分类和膝盖损伤分类）上评估了我们的模型。将 Transformer 应用于计算机视觉任务的方法。与文本相比，图像涉及更大的尺寸、噪声和冗余模态。人们提出了大量基于 Transformer 的方法，例如用于目标检测的 DETR [2]、用于语义分割的 SETR [3]、用于图像分类的 ViT [4] 和 DeiT [5]。
MedT：用于医学图像分割的Transformer
热门推荐
阿木寺的博客
02-24 1万+
表现SOTA！并提出局部-全局训练策略(LoGo)，进一步提高性能，优于Res-UNet、U-Net++等网络，代码刚刚开源！ Medical Transformer: Gated Axial-Attention for Medical Image Segmentation 作者单位：JHU, 新泽西州立大学 代码：https://github.com/jeya-maria-jose/Medical-Transformer 论文下载链接：https://arxiv.org/abs/2102.10662
医学图像分类_深度学习在医学领域的应用
weixin_39621044的博客
12-15 2541
概述近年来，深度学习在医学领域慢慢的火热了起来。在图像领域，经典的各种任务包括但不限于：图像分类、目标检测、全连接网络。在医学领域，主要是将上述方式应用于医学领域中，例如：用图像分类去判断X照肺部图片判断是否出现病变(图像分类)、图片中出现的细胞与背景区分(全连接层)等等，在医学图像中使用深度学习的方法前提条件便是知道经典网络的任务。主要将介绍一下几点图像领域的主体网络的作用(resne...
基于Transformer神经网络的医学图像分类算法的研究和实现
Catsome's Blog
01-22 1750
本次课题研究基于Transformer在CV中的应用，具体任务为MIA中的分类任务。所选主要参考论文的研究任务聚焦于对长尾的肺部X光图像进行分类。论文如下：该论文开源了项目代码：CheXfusion。
突破性进展！Med-Former：全新的Transformer医学图像分类架构
最新发布
小白学视觉
12-04 1347
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达写在前面&笔者的个人理解近年来，随着深度学习技术的飞速发展，医学图像分类领域迎来了革命性的进步。然而，现有的基于Transformer的图像分类方法在应用于医学图像时面临诸多挑战，尤其是在特征提取能力和关键信息传递效率方面。为了解决这些问题，Stony Brook University的研究团队提出了一种创新的框架——M...
用python帮我写一个基于transformer的图像分类
weixin_42611177的博客
02-12 395
好的，我可以帮你写一个基于Transformer的图像分类的代码。 首先，你需要准备好一个图像数据集，然后对图像数据进行预处理。接下来，你可以使用PyTorch框架来搭建Transformer模型，并训练模型。 具体代码如下： ``` import torch import torchvision import torchvision.transforms as transforms import...
医学图像分类论文:Deep Learning for Identifying Metastatic Breast Cancer
jlch5555的博客
09-22 1428
医学图像分类论文:Deep Learning for Identifying Metastatic Breast Cancer Auther: Dayong Wang, Institution: Harvard Medical School, Publish year: 2016 论文地址：https://arxiv.org/abs/1606.05718v1 Key point: ISBI challenge: 淋巴结活检图像中转移性乳腺癌的自动检测，体现了深度学习在自动诊断中的应用 将原始图像划分为小的p
基于SVM方法的医学图像分类研究
03-06
论文将支持向量机的机器学习方法引入到医学图像的分类问题。首先概述 了支持向量机的理论基础和数学模型，着重介绍了支持向量机的推广能力和核 函数理论。其次介绍了一些主要的改进支持向量机学习算法，分析了这些算法 的优缺点。最后应用支持向量机方法对乳腺X线图像提取出来的特征样本进行 分类，采用交叉检验方法进行支持向量机核函数参数的选择，取得了较好的分 类准确率。
基于resnet34网络的医学影像分类识别
01-01
利用深度学习神经网络模型训练医学影像模型，实现五分类，最终预测所给图片所患的病
医学图像分类_体素科技：深钻小数据下的医学图像分割
weixin_39604189的博客
12-18 729
自UNet的提出，卷积神经网络成为了医学影像分割的标配算法。近年来，随着更加先进的网络结构的陆续提出，医学影像分割的准确率被不断刷新。然而，网络结构的改进对算法性能的提升渐渐趋于饱和，医学影像分割的另一个问题——高质量标注数据集稀缺——成为了限制算法性能亟待解决的问题。在医学影像领域，图像数据和高质量的标注数据的获取都十分的昂贵，现有的医学影像数据集普遍存在着标注稀缺和弱标注这两个问题，...
图像分类算法在医疗领域的应用
alankuo的专栏
10-07 596
图像分类算法在医疗领域有诸多重要应用，以下是一些主要方面：
医学图像九分类
weixin_44428467的博客
06-20 1560
解决上一次九分类存在的问题 1.将所有图片名和图片的类别存在一个csv文件中，name对应图片的名字，label对应图片的标签。 def generate_csv(path,type,csv_path): with open(csv_path,'w',newline='') as csvfile: svwriter=csv.writer(csvfile,dialect="excel") svwriter.writerow(['name', 'label'])
【深度学习】基于注意力机制的Transformer处理医疗影像
NJU phd 在读。
06-29 1721
文章目录 1 前言 2 Self-Attention 3 Multi-Head Attention 4 MedT：用于医学图像分割的Transformer 5 基于Transformer的端到端视频实例分割方法 1 前言 注意力（Attention）机制由Bengio团队与2014年提出并在近年广泛的应用在深度学习中的各个领域，例如在计算机视觉方向用于捕捉图像上的感受野，或者NLP中用于定位关键token或者特征。谷歌团队近期提出的用于生成词向量的BERT算法在NLP的11项任务中取得了效果的大幅提升，.
UTNet：用于医学图像分割的混合 Transformer 网络阅读笔记
NJU phd 在读。
04-27 1244
文章目录 1 概述 2 浅析 Transformer 架构 2.1 重看 Self-attention Mechanism 2.2 高效的 Self-attention Mechanism 2.3 Relative Positional Encoding 3 UTNet 的整体结构 4 实验 5 总结 6 参考链接 1 概述 很久之前读了这篇接收在 MICCAI 2021 上的文章，复现调试了代码之后还没有及时整理一篇阅读笔记。由于在 MICCAI 上，这篇文章同样没有大量的实验对比工作，但是提
TransUNet：用于医学图像分割的Transformers
JalexDooo的博客
04-14 4819
Transformer与UNet结合
transformer医学图像分类
09-12
对于医学图像分类，Transformer模型可以用于处理这个任务。Transformer是一种基于自注意力机制的深度学习模型，广泛应用于自然语言处理领域。然而，它也适用于其他类型的数据，如图像。 在医学图像分类任务中，您...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值