医疗成像中的视觉转换器:对跨多种疾病的进展和应用进行全面的审查

科学领域:

• 人工智能在医学中的应用
• 医学图像分析 医学图像分析
• 深度学习应用程序

背景情况:

• 深度学习,特别是卷积神经网络 (CNN),已经彻底改变了医学成像.
• 视觉转换器 (ViT) 模型代表了深度学习架构的重大进步.
• 在医学图像分类中ViT的应用是一个快速增长的研究领域.

研究的目的:

• 综合审查使用视觉转换器 (ViT) 模型用于医疗图像分类的最新研究.
• 分析ViT在各种医学学科中的表现,方法和挑战.
• 提供关于ViT在医学成像中的当前状态和未来方向的见解.

主要方法:

• 对最近使用ViT进行医学图像分类的研究进行系统审查.
• 基于性能指标,数据预处理,模型架构和转移学习的研究的批判性分析.
• 解释有关不同医学领域的模型解释性和确定挑战的发现.

主要成果:

• 与传统的CNN相比,ViT模型在医疗图像分类任务中表现出有希望的,往往优异的性能.
• ViT已经成功地应用于广泛的医学成像学科,包括瘤学,神经学,心脏学和眼科.
• 来自各种应用的关键发现总结使用图表和表格以提高清晰度.

结论:

• 视觉转换器 (ViT) 是医疗图像分类的强大工具,与现有方法相比,它具有显著的优势.
• 对ViT的解释性和优化进行进一步的研究对于临床翻译至关重要.
• ViT具有很大的潜力,可以提高诊断能力和医疗成像中的患者结果.