3D-LSPTM:一个自动框架,具有3D大规模预训练模型,用于使用喉科视频检测喉癌

科学领域:

• 耳鼻喉科 耳鼻喉科 耳鼻喉科
• 医疗成像医学成像
• 人工智能的人工智能

背景情况:

• 喉癌对健康构成重大威胁,死亡率高.
• 手动视觉检查喉镜视频用于诊断是耗时和主观的.

研究的目的:

• 开发和评估一个自动化框架,3D-LSPTM,用于准确检测喉癌.
• 为了利用3D大规模预训练模型进行增强的视频特征提取.

主要方法:

• 收集了1,109个喉镜视频用于培训和测试.
• 使用和微调的3D大规模预训练模型:C3D,TimeSformer和视频旋转转换器.
• 开发了用于自动检测喉癌的3D-LSPTM框架.

主要成果:

• 3D-LSPTM框架在喉癌检测方面表现出有前途的表现.
• 视频旋转变压器的骨干实现了92.4%的精度,95.6%的灵敏度,94.1%的精度和94.8%的F1分数.
• 自动化方法比手工方法提供了更高的效率和客观性.

结论:

• 拟议的3D-LSPTM框架有效地使用先进的预训练模型自动检测喉癌.
• 这种人工智能驱动的方法显示出有很大的潜力,可以提高耳鼻喉科的诊断准确性和效率.
• 用更大的数据集进行进一步验证可能会巩固其临床实用性.