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一种交互连接CNN和Transformer的肠道息肉图像分类网络
1
作者
曹博
叶淑芳
+3 位作者
饶钰君
汤晓恒
何熊熊
李胜
《小型微型计算机系统》
北大核心
2025年第4期932-939,共8页
利用内镜图像对结直肠息肉进行风险分类至关重要,能够提高临床诊断准确性并降低结直肠癌死亡率.然而,目前基于卷积神经网络(CNN)或视觉Transformer(ViT)的分类方法不能很好地区分类内尺度大和类间相似性高的息肉图像,针对息肉风险的分...
利用内镜图像对结直肠息肉进行风险分类至关重要,能够提高临床诊断准确性并降低结直肠癌死亡率.然而,目前基于卷积神经网络(CNN)或视觉Transformer(ViT)的分类方法不能很好地区分类内尺度大和类间相似性高的息肉图像,针对息肉风险的分类任务亟需改善.CNN中的卷积算子擅长提取局部特征.ViT通过级联自注意力模块可以捕获长距离依赖关系和全局特征.本文提出一个交互连接模块,以交互式的方式将CNN和ViT相连接,以整合多尺度特征;所设计的交互混合模型,能最大限度地保留局部特征和全局表示,显著缓解息肉多分类的类内差异性大、类间相似性高的问题;在大规模自然图像数据集中进行预训练;通过微调模型结构,使用预训练的交互混合模型参数初始化主干网络,并迁移至结直肠息肉数据集中再次训练,实现息肉多分类.在结直肠息肉私有数据集和Kvasir公共数据集上评估所提出模型,实验结果显示总体分类准确率分别达到了85.83%和96.84%,优于本文比较的其他算法;且引入迁移学习可以在降低训练成本的同时提升交互混合模型的分类性能和泛化性,在有限的训练数据集下有助于提高临床诊断效率.
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关键词
卷积神经网络(CNN)
视觉Transformer(ViT)
结直肠息肉分类
多尺度特征
迁移学习
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职称材料
内镜分级治疗Barrett食管的临床价值探讨
被引量：
6
2
作者
王昌雄
尚惺杰
+3 位作者
朱雅碧
黎红光
陈光兰
徐芳
《实用医学杂志》
CAS
北大核心
2012年第1期113-114,共2页
目的:探讨内镜分级治疗Barrett食管(BE)的临床价值。方法:通过NBI内镜引导靶向活检,对BE病灶实施动态病理监测,早期识别特殊肠化生细胞(SIM)、低度异型增生(LGD)、高度异型增生(HGD)、原位癌等病变阶段,在内镜下实施氩离子凝固疗法(APC...
目的:探讨内镜分级治疗Barrett食管(BE)的临床价值。方法:通过NBI内镜引导靶向活检,对BE病灶实施动态病理监测,早期识别特殊肠化生细胞(SIM)、低度异型增生(LGD)、高度异型增生(HGD)、原位癌等病变阶段,在内镜下实施氩离子凝固疗法(APC)、透明帽辅助内镜黏膜切除术(EMRC)、内镜黏膜下剥离术(ESD)分级治疗。结果:术后第6个月复发内镜BE6例,病理BE4例,应用APC治疗后消失;本组未见出血、穿孔、狭窄等并发症。结论:内镜下APC、EMRC、ESD分级治疗BE近期疗效好、并发症少,是一种安全、有效的干预手段。
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关键词
BARRETT食管
内镜分级治疗
氩离子凝固术
透明帽辅助内镜黏膜切除术
内镜黏膜下
剥离术
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职称材料
边缘先验信息下的多类型肠道息肉图像分类网络
被引量：
3
3
作者
李胜
曹婧
+2 位作者
叶淑芳
代飞
何熊熊
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第4期431-442,共12页
肠道息肉的分级能够为内窥镜医生提供辅助诊断,对需要及时处理的高风险息肉和可以暂缓处理的低风险息肉进行区分。现有的基于深度学习息肉分类算法不能很好地区分类间相似性高的图像,针对息肉分级任务有待改进。提出一个包含边缘检测阶...
肠道息肉的分级能够为内窥镜医生提供辅助诊断,对需要及时处理的高风险息肉和可以暂缓处理的低风险息肉进行区分。现有的基于深度学习息肉分类算法不能很好地区分类间相似性高的图像,针对息肉分级任务有待改进。提出一个包含边缘检测阶段、边缘特征描述提取阶段以及息肉分类阶段的边缘先验信息下的多类型肠道息肉图像分类网络。首先,在边缘检测阶段的跳跃连接层处,设计并嵌入反向注意力边缘监督模块以更好地捕获息肉边缘细节信息;其次,在内窥镜医生先验知识的指导下分别通过统计息肉边缘像素点个数和凹凸性来表示息肉边缘周长大小和光滑性特征,以此来补充神经网络特征提取的不足;最后,在分类网络的DenseBlock4后加入通道注意力自适应地捕获判别性特征。所构建的数据集来自丽水市人民医院消化内镜中心2018年至2019年的脱敏数据,样本量含1 050幅原始图像。在构建的四分类数据集上进行五折交叉验证,达到了77.29%的总体准确率,相比于已有算法的最好结果提高了6.46%。融合边缘先验信息的分类网络能够有效地对非腺瘤性息肉与低级别腺瘤性息肉、高级别腺瘤性息肉与腺癌这两组类间高相似度的息肉图像进行区分,增加网络的鲁棒性并提高网络的分类性能,在有限的训练数据集下为医生诊断提供辅助意见。
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关键词
肠道息肉分类
边缘特征提取
注意力机制
临床先验知识
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职称材料
题名
一种交互连接CNN和Transformer的肠道息肉图像分类网络
1
作者
曹博
叶淑芳
饶钰君
汤晓恒
何熊熊
李胜
机构
浙江工业大学信息工程学院
丽水市人民医院消化内镜中心
出处
《小型微型计算机系统》
北大核心
2025年第4期932-939,共8页
基金
国家自然科学基金项目(62233016)资助.
文摘
利用内镜图像对结直肠息肉进行风险分类至关重要,能够提高临床诊断准确性并降低结直肠癌死亡率.然而,目前基于卷积神经网络(CNN)或视觉Transformer(ViT)的分类方法不能很好地区分类内尺度大和类间相似性高的息肉图像,针对息肉风险的分类任务亟需改善.CNN中的卷积算子擅长提取局部特征.ViT通过级联自注意力模块可以捕获长距离依赖关系和全局特征.本文提出一个交互连接模块,以交互式的方式将CNN和ViT相连接,以整合多尺度特征;所设计的交互混合模型,能最大限度地保留局部特征和全局表示,显著缓解息肉多分类的类内差异性大、类间相似性高的问题;在大规模自然图像数据集中进行预训练;通过微调模型结构,使用预训练的交互混合模型参数初始化主干网络,并迁移至结直肠息肉数据集中再次训练,实现息肉多分类.在结直肠息肉私有数据集和Kvasir公共数据集上评估所提出模型,实验结果显示总体分类准确率分别达到了85.83%和96.84%,优于本文比较的其他算法;且引入迁移学习可以在降低训练成本的同时提升交互混合模型的分类性能和泛化性,在有限的训练数据集下有助于提高临床诊断效率.
关键词
卷积神经网络(CNN)
视觉Transformer(ViT)
结直肠息肉分类
多尺度特征
迁移学习
Keywords
convolutional neural network(CNN)
Vision Transformer(ViT)
classification of colorectal polyps
multi-scale features
transfer learning
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
内镜分级治疗Barrett食管的临床价值探讨
被引量：
6
2
作者
王昌雄
尚惺杰
朱雅碧
黎红光
陈光兰
徐芳
机构
温州医学院附属第六
医院
浙江省
丽水市人民医院消化内镜中心
出处
《实用医学杂志》
CAS
北大核心
2012年第1期113-114,共2页
基金
浙江省丽水市科技局基金项目(编号:20100416)
文摘
目的:探讨内镜分级治疗Barrett食管(BE)的临床价值。方法:通过NBI内镜引导靶向活检,对BE病灶实施动态病理监测,早期识别特殊肠化生细胞(SIM)、低度异型增生(LGD)、高度异型增生(HGD)、原位癌等病变阶段,在内镜下实施氩离子凝固疗法(APC)、透明帽辅助内镜黏膜切除术(EMRC)、内镜黏膜下剥离术(ESD)分级治疗。结果:术后第6个月复发内镜BE6例,病理BE4例,应用APC治疗后消失;本组未见出血、穿孔、狭窄等并发症。结论:内镜下APC、EMRC、ESD分级治疗BE近期疗效好、并发症少,是一种安全、有效的干预手段。
关键词
BARRETT食管
内镜分级治疗
氩离子凝固术
透明帽辅助内镜黏膜切除术
内镜黏膜下
剥离术
分类号
R735.1 [医药卫生—肿瘤]
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职称材料
题名
边缘先验信息下的多类型肠道息肉图像分类网络
被引量：
3
3
作者
李胜
曹婧
叶淑芳
代飞
何熊熊
机构
浙江工业大学信息工程学院
丽水市人民医院消化内镜中心
出处
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第4期431-442,共12页
基金
国家自然科学基金(61873239)
浙江省重点研发计划项目(2020C03074)。
文摘
肠道息肉的分级能够为内窥镜医生提供辅助诊断,对需要及时处理的高风险息肉和可以暂缓处理的低风险息肉进行区分。现有的基于深度学习息肉分类算法不能很好地区分类间相似性高的图像,针对息肉分级任务有待改进。提出一个包含边缘检测阶段、边缘特征描述提取阶段以及息肉分类阶段的边缘先验信息下的多类型肠道息肉图像分类网络。首先,在边缘检测阶段的跳跃连接层处,设计并嵌入反向注意力边缘监督模块以更好地捕获息肉边缘细节信息;其次,在内窥镜医生先验知识的指导下分别通过统计息肉边缘像素点个数和凹凸性来表示息肉边缘周长大小和光滑性特征,以此来补充神经网络特征提取的不足;最后,在分类网络的DenseBlock4后加入通道注意力自适应地捕获判别性特征。所构建的数据集来自丽水市人民医院消化内镜中心2018年至2019年的脱敏数据,样本量含1 050幅原始图像。在构建的四分类数据集上进行五折交叉验证,达到了77.29%的总体准确率,相比于已有算法的最好结果提高了6.46%。融合边缘先验信息的分类网络能够有效地对非腺瘤性息肉与低级别腺瘤性息肉、高级别腺瘤性息肉与腺癌这两组类间高相似度的息肉图像进行区分,增加网络的鲁棒性并提高网络的分类性能,在有限的训练数据集下为医生诊断提供辅助意见。
关键词
肠道息肉分类
边缘特征提取
注意力机制
临床先验知识
Keywords
classification of intestinal polyps
edge feature extraction
attention mechanism
clinical prior knowledge
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种交互连接CNN和Transformer的肠道息肉图像分类网络
曹博
叶淑芳
饶钰君
汤晓恒
何熊熊
李胜
《小型微型计算机系统》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
内镜分级治疗Barrett食管的临床价值探讨
王昌雄
尚惺杰
朱雅碧
黎红光
陈光兰
徐芳
《实用医学杂志》
CAS
北大核心
2012
6
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
边缘先验信息下的多类型肠道息肉图像分类网络
李胜
曹婧
叶淑芳
代飞
何熊熊
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022
3
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职称材料
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