基于Vision Transformer的迁移学习在乳腺X光图像分类中的应用

最新推荐文章于 2024-09-17 10:30:14 发布
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分类专栏： 医学图像处理 文章标签： transformer 迁移学习 分类
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乳房X线摄影(MG)在乳腺癌的早期发现中起着重要作用。MG可以在早期阶段发现乳腺癌，即使是感觉不到肿块的小肿瘤。基于卷积神经网络(CNN)的DL最近吸引了MG的大量关注，因为它有助于克服CAD系统的限制(假阳性、不必要的辐射暴露、无意义的活组织检查、高回调率、更高的医疗费用和更多的检查次数)。

当其应用在整个乳房X光图像时，由于在不同特征级别的多重卷积，CNN的计算代价很高。首先聚焦于图像的特定区域，而不是整个图像，逐渐为整个图像建立特征。

CNN缺乏在没有增强的情况下处理旋转和比例不变性的能力，并且无法对相对空间信息进行编码。

为解决此类问题，使用基于块的乳房图像分类器，而其中使用潜在的感兴趣区域（ROI）而不是整个乳房图像，这种方法有一定的局限性。基于CNN深度学习模型用于乳房X光摄影乳腺癌检测的第一个挑战是肿瘤定位。

大多数基于CNN的深度学习模型使用基于块的方法：

①裁剪乳房X光照片上的可疑肿瘤区域并将其送入模型。这会导致整个乳房X光检查的信息丢失，导致出现假阳性结果

②同时其性能根据图像中病变的大小而不同

③CNN需要相当大的预处理来处理糟糕的图像质量。由于能见度降低、对比度低、清晰度差

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乳腺癌 的非侵入性诊断程序涉及体检和成像技术，例如乳房 X 光检查、超声检查和磁共振成像 [3,4]。然而，体外检查可能无法及早发现它，并且影像学检查对于更全面地评估癌变区域和识别癌症亚型的敏感性较低[5,6]。通过乳腺活检进行的组织病理学成像，即使是微创的，也可以准确识别癌症亚型并精确定位病变[7]。CNN 表现出固有的归纳偏差，并且会随着图像中感兴趣对象的平移、旋转和位置而变化。因此，在训练 CNN 模型时通常会应用图像增强，尽管数据增强可能无法在训练集中提供预期的变化。
5.25.10 基于 Yolo 的乳房 X 光检查乳腺癌检测模型
qq_47896523的博客
05-30 1453
旨在实现一种自动化数据驱动的乳房 X 线照片乳腺癌检测模型，以支持医生在乳腺癌筛查或检测计划中的决策过程。公开的 CBIS-DDSM 和 INbreast 数据集被用作在全视野数字乳房 X 线照片专有数据集上实现迁移学习技术的来源。专有数据集反映了一个真实的异构案例研究，包括 190 个肿块、46 个不对称和 71 个扭曲。比较了几种 Yolo 架构，包括 YoloV3、YoloV5 和 YoloV5-Transformer。
6.26.4 基于视觉变换的乳房x光片分类迁移学习
qq_47896523的博客
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乳房x线摄影(MG)在乳腺癌的早期发现中起着重要作用。MG可以在早期发现乳腺癌，即使是不能感觉到肿块的小肿瘤。然而，由于mg的复杂性和放射科医生进行的大量检查，可能会出现误诊。为了给放射科医生提供一个公正的视角，应用图像处理方法和模式识别的计算机辅助检测(CAD)已经发展起来。传统的CAD模型并不能显著提高MG的诊断效能。在使用传统CAD进行MG异常识别时，显著的假阳性率是主要障碍。假阳性结果导致患者焦虑、不必要的辐射暴露、无意义的活组织检查、高回复率、更高的医疗费用和更多的检查次数。
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