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Javad Mozaffari1, Abdollah Amirkhani2, Shahriar B Shokouhi1

  • 1School of Electrical Engineering, Iran University of Science and Technology, Tehran, 16846-13114, Iran.

Physical and engineering sciences in medicine
|January 15, 2024
PubMed
概括

这项研究介绍了ColonGen,这是一种使用视觉转换器架构的新型深度学习模型,用于在结肠镜检查期间改善结肠直肠癌聚细分. ColonGen-V2表现出卓越的性能,提高了诊断准确度并降低了错误率.

关键词:
结肠直肠癌是一种癌症.卷积神经网络是一种卷积神经网络.数据集数据集数据集聚合物细分的聚合物细分.变压器 变压器 变压器

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科学领域:

  • 医疗成像医学成像
  • 人工智能的人工智能
  • 在瘤学瘤学.

背景情况:

  • 结肠直肠癌 (CRC) 仍然是癌症死亡的主要原因.
  • 在结肠镜检查期间有效检测聚对于CRC诊断至关重要,但目前的方法存在高错误率.
  • 深度学习,特别是卷积神经网络 (CNN),被广泛用于图像分析,但视觉转换器 (ViT) 显示出改善空间信息提取的希望.

研究的目的:

  • 通过使用变压器架构来研究聚图像细分的概括能力.
  • 提出一种新的方法,将多个ViT架构结合起来,以实现增强的特征表示.
  • 开发一个更普遍的数据集,以改善对多片细分的模型概括.

主要方法:

  • 提出了一种使用两个不同的视觉转换器 (ViT) 架构来学习多种特征表示的新的聚细分方法.
  • 通过整合现有研究数据集来创建一个全面的数据集,以增强模型的概括性.
  • 通过不同的培训测试场景和与域内和域外数据对比,评估模型性能.

主要成果:

  • 最初的模型,ColonGen-V1,在三个不同的训练测试场景中超过了最先进的方法.
  • 在综合数据集上训练的ColonGen-V2获得了卓越的性能,在ETIS-Larib上表现优于5.1%,在Kvasir-Seg上表现优于1.3%,在CVC-ColonDB上表现优于1.1%.
  • 开发的模型和数据集显示了对聚片细分的概括能力的显著改进.

结论:

  • 拟议的双ViT架构和全面的数据集显著提高了聚细分的准确性和概括性.
  • 这种方法提供了一个有前途的解决方案,通过降低聚错过率来改善基于结肠镜的结肠直肠癌查.
  • 公开可用的模型和数据集有助于进一步研究和开发自动化片检测.