人工智能技术赋能医学影像：探索Transformer在非自然图像领域的新可能

2023-09-01 11:53:09

引言

随着人工智能技术的发展，计算机视觉领域取得了飞速的进步。深度学习模型，特别是卷积神经网络（CNN），在自然图像处理领域取得了令人瞩目的成就。然而，在医学影像领域，CNN的表现却并不尽如人意。这是因为医学影像数据具有标注样本少、图像非自然的特点，而CNN需要大量的数据才能训练出准确的模型。

为了解决这个问题，研究人员开始探索其他类型的深度学习模型，如Transformer。Transformer是一种基于注意力机制的模型，它不需要大量的训练数据就能学到图像中的模式。在自然图像领域，Transformer已经证明了其强大的性能，但它能否应用于医学领域等少量标注样本的非自然图像领域呢？

本文研究比较了CNN和ViTs（视觉Transformer）在医学影像领域的表现。实验结果表明，ViT在多个医学影像任务上都取得了比CNN更好的结果。这表明，Transformer有潜力成为医学影像领域的新型深度学习模型。

Transformer简介

Transformer是一种基于注意力机制的深度学习模型。它于2017年由Vaswani等人提出，最初用于自然语言处理任务。Transformer的核心思想是使用注意力机制来计算每个元素与其他元素之间的相关性，然后将这些相关性用于后续的计算。

Transformer模型由编码器和解码器组成。编码器将输入序列转换为一个向量序列，解码器将向量序列转换为输出序列。在编码器中，每个元素首先通过一个自注意力层，然后通过一个前馈网络。自注意力层计算每个元素与其他元素之间的相关性，前馈网络将这些相关性转换为一个向量。在解码器中，每个元素首先通过一个自注意力层，然后通过一个前馈网络。自注意力层计算每个元素与其他元素之间的相关性，前馈网络将这些相关性转换为一个向量。

Transformer模型具有强大的性能，在自然语言处理任务上取得了 state-of-the-art 的结果。近年来，Transformer也被应用于计算机视觉领域，并在图像分类、目标检测、图像分割等任务上取得了很好的效果。

ViT简介

ViT是视觉Transformer的简称，它是Transformer模型的一种变体，专门用于处理视觉图像。ViT模型将图像分割成小的图像块，然后将每个图像块作为一个元素输入到Transformer模型中。Transformer模型将这些图像块转换为一个向量序列，然后将向量序列转换为一个分类结果或分割结果。

ViT模型具有强大的性能，在多个计算机视觉任务上取得了 state-of-the-art 的结果。与CNN相比，ViT模型具有以下优点：