Apr, 2023

用于胸部 X 射线和胃肠道图像分类的视觉 Transformer

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 卷积神经网络、ResNet 和视觉 Transformer 在胸部疾病多分类中的比较研究

    使用大规模语言模型和 Transformer 架构，基于 ViT 模型，在多标签分类任务中对胸部 X 射线图像进行准确的肺部疾病诊断。

    May, 2024

  • 预训练的 ViT 模型在医疗图像中得到了多用途的表示

    本研究探讨了视觉 Transformer 在医学图像分类中的优劣，并发现使用预训练模型时，视觉 Transformer 可以与卷积神经网络媲美，成为 CNN 的一种可行替代方法。

    Mar, 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

  • TEC-Net: 视觉 Transformer 集成卷积神经网络用于医学图像分割

    本研究采用混合卷积神经网络和 Transformer 的混合结构，提出了一种具有自适应特征提取能力和具有全局信息建模的方法，用于医学图像分割。实验结果表明，该方法比现有的方法具有更好的医学图像分割结果。

    Jun, 2023

  • 是否该用 Transformer 代替 CNN 处理医学图像？

    本文探讨在医学图像诊断领域中，卷积神经网络和视觉 Transformer 哪一种更优秀，发现使用预训练的视觉 Transformer 模型（尤其是自监督预训练）可以优化诊断性能。

    Aug, 2021

  • 探究用于多标记胸部疾病分类的遮蔽自编码器

    本文介绍了一种基于自编码器预训练的视觉 Transformer 模型（ViT）在医学图像分类任务上的性能优化方法，并探讨了策略和技术详细研究。

    Oct, 2022

  • 基于视觉 Transformer 的胸部 X 射线 COVID-19 检测研究

    COVID-19 检测中，迁移学习结合视觉变换器是一种有效的方法，并且在实验中显示出了优于传统方法和卷积神经网络的表现，这证明了视觉变换器在改进临床筛查和诊断的效率和准确性方面具有潜力。

    Jul, 2023

  • CiT-Net: 卷积神经网络和视觉 Transformer 手牵手进行医学图像分割

    本文提出了一种新的医学图像分割混合架构，手持卷积神经网络和 Transformer，用于动态变形卷积和自适应互补注意模块改进卷积神经网络和 Transformer 的性能，以实现更好的医学图像分割结果。

    Jun, 2023

  • 数字病理学中视觉 Transformer 和卷积神经网络的比较研究

    本研究探索了视觉 Transformer 在数字病理学全幻灯片图像中，用于四种组织类型的肿瘤检测和组织类型识别。实验结果表明，在大量未标注全幻灯片图像的预训练下，视觉 Transformer 在肿瘤检测方面比 ResNet18 表现稍好。

    Jun, 2022

  • StudyFormer：基于注意力和动态多视角分类器的 X 光图像研究

    该文提出了一种利用卷积神经网络和视觉变压器结合的方法，用于从多视角合并信息以提高 X 射线图像分类性能，实验表明该方法超越了单视角模型以及传统的多视角分类架构。

    Feb, 2023