Jun, 2022

Transformers 改善未注册多视角乳腺 X 线诊断

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TL;DR研究使用多视角视觉 Transformer 构建计算机辅助诊断方案，在不需要繁琐的预处理步骤的情况下，基于四张乳腺 X 线照片的 Transformer 模型达到了 81.8% 的诊断准确率，优于当前多视角 CNN 的诊断准确率。
deep convolutional neural networksmedical imagingbreast lesion featuresmulti-view vision transformerscomputer-aided diagnosis
发现论文，激发创造
  • 多视点 Swin Transformer 的乳房 X 光分类

    本文提出了一种创新的基于 Transformer 的多视图网络，用于解决乳房 X 线照片分类中的挑战。我们的方法通过引入一种新颖的基于移动窗口的动态注意力块，促进多视图信息的有效集成，并在空间特征映射级别上促进该信息在视图之间的一致传递。此外，我们使用 CBIS-DDSM 和 Vin-Dr Mammo 数据集对基于 Transformer 的模型在不同设置下的性能和有效性进行了全面的比较分析。我们的代码公开可用于此 https URL。

    Feb, 2024

  • 利用 Transformer 改进多模态和纵向数据的乳腺癌分类和风险评估

    通过多模态变压器（MMT）神经网络，综合使用乳腺 X 光摄影和超声波，针对目前患癌患者和目前无癌患者，识别患者及估计未来胸部癌症风险的研究表明，MMT 在检测现有癌症方面取得了 AUROC 值为 0.943 的成绩，并超过了单模态基线，对于 5 年风险预测，MMT 实现了 AUROC 值为 0.826，胜过以往基于乳腺 X 光摄影的风险模型。本研究凸显了多模态和纵向成像在癌症诊断和风险分层中的价值。

    Nov, 2023

  • TransMed: 基于 Transformers 的多模态医学图像分类

    该研究提出了一种结合了 CNN 和 transformer 的方法 ——TransMed，在多模态医学图像分类中取得了很好的性能，这一方法为医学图像分析任务开启了更多可能性。

    Mar, 2021

  • 多视图乳腺癌分类的超复数神经架构

    本文提出一种基于参数化超复数神经网络的多视角乳腺癌分类方法，有效地捕捉乳腺内不同视角的相关性，模拟医生的诊断过程，试验证明该方法在乳腺癌分类中能够显著优于传统的深度学习方法和目前的先进方法。

    Apr, 2022

  • 超声数据中前列腺癌检测图像变换的基准测试

    用深度学习方法结合卷积网络和 transformers 的多尺度方法在前列腺癌的超声图像分类中表现最佳，而多目标学习可以提高性能。

    Mar, 2024

  • TransReg：多视图乳腺 X 线检测中的交叉变换器作为自动注册模块

    利用多视角乳房 X 光照片的信息，利用交互变换器建模同侧视图之间的关系来检测和预测乳房肿块，取得了令人满意的效果。

    Nov, 2023

  • 利用混合多任务 CNN-Transformer 网络进行乳腺超声肿瘤分类

    本研究提出了一种混合多任务深度神经网络 (Hybrid-MT-ESTAN)，用于乳腺超声图像的肿瘤分类和分割，该网络结合了 CNN 和 Swin Transformer 组件，实现了对全局上下文信息的捕捉和局部图像模式的保留，并在一个包含 3320 个超声图像的数据集上与九种分类方法进行了比较，结果表明 Hybrid-MT-ESTAN 取得了 82.7% 的准确率、86.4% 的灵敏度和 86.0% 的 F1 分数。

    Aug, 2023

  • 用于胸部 X 射线和胃肠道图像分类的视觉 Transformer

    使用不同的卷积神经网络和 Transformer 方法以及广泛的数据增强技术，在三个医学图像数据集上比较了它们的表现，并将视觉 Transformer 模型与其他先进的预训练 CNN 网络进行了评估和比较，在分类不同的解剖结构、所见和异常方面，我们的 Transformer 模型优于或更有效，比 CNN 基于的方法有所改进，建议将其用作算法开发的新基准算法。

    Apr, 2023

  • 多视角深度卷积神经网络实现高分辨率乳腺癌筛查

    本文提出了使用多视角深度卷积神经网络处理高分辨率医学影像的方法，通过在大规模乳腺 X 线片筛查中测试，结果表明训练集大小和图像大小对准确预测的影响，模型的性能与放射学家委员会相当。

    Mar, 2017

  • 乳腺 X 光摄影乳房结节检测的交叉视图关系网络

    本文提出了一种新的乳腺 X 光照片肿块检测框架，名为交叉视图关系区域卷积神经网络（CVR-RCNN），对来自两个配对视图的相应质量兴趣区域（ROIs）之间的潜在关系信息进行了捕捉，并在公共和私人数据集上取得了较之前的最新研究方法更出色的结果，说明跨两个视角的关系信息结合有助于训练出更好的检测模型，有很大应用潜力。

    Jul, 2019