综述：医学影像中的视觉 Transformer：多种疾病的进展与应用综合综述

《Journal of Imaging Informatics in Medicine》：Vision Transformers in Medical Imaging: a Comprehensive Review of Advancements and Applications Across Multiple Diseases

这篇综述聚焦于利用视觉 Transformer（ViT）模型进行医学图像分类的研究。涵盖乳腺癌、肺癌等多领域，分析了各项研究在性能、模型架构等方面的情况。结果显示 ViT 在医学影像领域表现出色，常优于传统卷积神经网络（CNN），为该领域发展提供方向。

　　### 视觉 Transformer（ViT）在医学影像领域的崛起
人工智能技术尤其是深度学习的迅猛发展，为医学影像领域带来了革命性变化。视觉 Transformer（ViT）模型在医学图像分类中的应用成为研究热点。这一模型打破传统卷积神经网络（CNN）的固有模式，以独特的注意力机制处理图像数据，在医学多个细分领域展现出巨大潜力。

ViT 在多种疾病医学影像分类中的应用

1. 乳腺癌：在乳腺癌医学影像分类研究中，部分学者运用 ViT 模型对乳腺 X 光、超声等影像进行分析。通过特定的数据预处理方法，如归一化处理，让图像数据更适合模型训练。采用创新的模型架构，引入可学习的位置编码，提升模型对图像中肿瘤特征的捕捉能力。研究结果表明，相比传统 CNN，ViT 能更精准地识别乳腺癌的微小病灶，提高诊断的准确率。
2. 皮肤病变：针对皮肤病变的医学影像分类，研究者利用 ViT 对皮肤镜图像进行分析。数据预处理阶段，对图像进行裁剪、增强等操作，扩充数据多样性。在模型架构上，结合注意力机制的优势，突出病变区域的特征。实验显示，ViT 模型能够有效区分良性与恶性皮肤病变，辅助医生进行更准确的诊断，减少误诊率。
3. 磁共振成像（MRI）脑肿瘤：在 MRI 脑肿瘤的研究中，ViT 模型发挥了重要作用。数据预处理时，对 MRI 图像进行去噪、归一化处理，去除干扰信息。模型架构方面，采用多层 Transformer 块堆叠的方式，加深对肿瘤特征的提取深度。研究发现，ViT 模型在识别脑肿瘤的类型、位置以及边界方面表现优异，为后续的治疗方案制定提供了有力支持。
4. 肺部疾病：在肺部疾病医学影像分类中，如对肺部 CT 影像的分析，ViT 模型展现出良好性能。数据预处理通过图像分割、增强对比度等手段，突出肺部病变区域。模型采用并行多头注意力机制，同时关注图像不同区域的特征。结果表明，ViT 能准确识别肺炎、肺癌等多种肺部疾病，并且在检测早期微小病变上具有一定优势。
5. 视网膜和眼分析：对于视网膜和眼相关疾病的影像分类，ViT 模型也有出色表现。数据预处理针对眼底图像进行灰度调整、血管分割等操作。模型架构上，优化位置编码和注意力计算方式，更好地适应眼底图像的复杂结构。研究证实，ViT 能够有效检测糖尿病视网膜病变、青光眼等眼部疾病，为眼科疾病的早期诊断提供了新的技术手段。
6. COVID - 19：在 COVID - 19 的医学影像研究中，ViT 模型被用于分析肺部 CT 影像。数据预处理对大量的 CT 图像进行筛选、标注，建立数据集。模型结合迁移学习技术，利用在其他图像数据集上预训练的权重，快速适应 COVID - 19 影像特征。研究发现，ViT 能够识别 COVID - 19 引起的肺部特征变化，辅助医生进行病情评估和诊断。
7. 心脏病：在心脏病的医学影像分类方面，ViT 模型应用于心脏超声、心血管造影等影像分析。数据预处理对图像进行标准化处理，统一图像的尺寸和灰度范围。模型采用多尺度特征融合的架构，综合不同尺度下的心脏特征。结果显示，ViT 能够准确识别心脏瓣膜疾病、心肌梗死等多种心脏疾病，为心脏病的诊断和治疗提供了重要依据。
8. 结肠癌：在结肠癌的研究中，ViT 模型用于分析结肠镜图像和病理切片图像。数据预处理对图像进行增强、裁剪等操作，突出病变区域。模型架构上，结合局部和全局注意力机制，更好地捕捉结肠病变的特征。研究表明，ViT 能够有效检测结肠癌的早期病变，提高结肠癌的早期诊断率。
9. 脑部疾病：对于脑部疾病，如阿尔茨海默病等，ViT 模型应用于脑部 MRI 影像分析。数据预处理对图像进行配准、去噪处理，减少图像误差。模型通过优化注意力机制，聚焦于脑部特定区域的特征变化。研究发现，ViT 能够辅助医生识别脑部疾病的早期迹象，为脑部疾病的早期干预提供帮助。
10. 糖尿病视网膜病变：在糖尿病视网膜病变的医学影像分类中，ViT 模型针对眼底图像进行分析。数据预处理采用图像增强技术，增强病变区域的可见性。模型架构上，采用自适应注意力机制，根据图像特征动态调整注意力权重。研究结果表明，ViT 能够准确评估糖尿病视网膜病变的严重程度，为糖尿病患者的眼部健康管理提供重要支持。
11. 皮肤疾病：除了皮肤病变，ViT 模型在其他皮肤疾病的影像分类中也有应用。数据预处理对皮肤图像进行归一化、滤波等操作，改善图像质量。模型结合卷积神经网络和 Transformer 的优势，融合不同层次的特征。研究显示，ViT 能够有效区分多种皮肤疾病，为皮肤科医生的诊断提供辅助。
12. 肾脏疾病：在肾脏疾病的医学影像分类研究中，ViT 模型用于分析肾脏超声、CT 等影像。数据预处理对图像进行分割、增强等操作，突出肾脏病变区域。模型架构采用分层注意力机制，从不同层次提取肾脏特征。研究发现，ViT 能够辅助医生诊断肾脏结石、肾肿瘤等疾病，提高肾脏疾病的诊断准确性。
13. 淋巴结疾病：针对淋巴结疾病的影像分类，ViT 模型对淋巴结超声、CT 等影像进行分析。数据预处理通过图像增强、标注等操作，建立高质量的数据集。模型架构上，优化 Transformer 块的连接方式，提升模型的性能。研究表明，ViT 能够准确识别淋巴结的病变情况，为淋巴结疾病的诊断和治疗提供参考。
14. 骨分析：在骨分析方面，ViT 模型应用于骨骼 X 光、CT 等影像分析。数据预处理对图像进行去噪、归一化处理，提高图像质量。模型采用多模态融合的架构，结合不同模态的骨骼图像特征。研究结果显示，ViT 能够有效检测骨质疏松、骨折等骨骼疾病，为骨科疾病的诊断提供新的方法。

ViT 模型在医学影像应用中的关键技术分析

1. 数据预处理方法：在各项研究中，数据预处理是至关重要的环节。常见的方法包括图像归一化，将图像的像素值统一到特定范围，减少数据差异对模型训练的影响；图像增强，通过裁剪、旋转、翻转等操作扩充数据量，提高模型的泛化能力；图像去噪，去除图像中的噪声干扰，提升图像质量。这些预处理方法能够让图像数据更适合 ViT 模型的训练，提高模型的性能。
2. 模型架构：ViT 模型的架构设计是其在医学影像领域取得良好效果的关键。不同的研究采用了多种架构改进方式，如引入可学习的位置编码，让模型更好地理解图像中元素的位置信息；采用多层 Transformer 块堆叠，加深模型对图像特征的提取深度；结合注意力机制，突出图像中的关键区域特征。这些架构改进提升了 ViT 模型对医学图像复杂特征的捕捉能力。
3. 转移学习技术：许多研究中应用了转移学习技术，利用在大规模图像数据集上预训练的 ViT 模型权重，在医学影像数据集上进行微调。这种方式能够快速适应医学影像的特点，减少训练时间和数据需求，同时提高模型的性能。例如，在 COVID - 19 影像研究中，借助在自然图像数据集上预训练的模型，能够更快地识别出 COVID - 19 引起的肺部影像特征变化。
4. 模型可解释性：虽然 ViT 模型在医学影像分类中表现出色，但模型的可解释性也是一个重要问题。部分研究通过可视化注意力机制，展示模型在图像上的关注区域，帮助医生理解模型的决策过程。例如，在乳腺癌影像分析中，通过可视化可以看到模型更关注肿瘤的边缘和内部纹理等关键区域，为医生的诊断提供参考。

ViT 在医学影像领域面临的挑战与未来展望

1. 面临的挑战：尽管 ViT 在医学影像领域取得了显著进展，但仍面临一些挑战。首先，医学影像数据的标注存在主观性和不一致性，不同标注者对同一图像的标注可能存在差异，影响模型训练的准确性。其次，ViT 模型计算复杂度较高，在处理大规模医学影像数据时需要强大的计算资源支持，限制了其在一些资源有限的医疗机构的应用。此外，模型的泛化能力在不同数据集和临床场景下仍需进一步提高，以确保在实际应用中的可靠性。
2. 未来展望：未来，在医学影像领域，ViT 模型有望在多个方面取得进一步发展。一方面，通过改进数据标注方法，引入更多的专家共识和自动化标注技术，提高标注的准确性和一致性。另一方面，研究人员将致力于优化模型架构，降低模型的计算复杂度，使其更适合在资源有限的环境中应用。同时，加强多中心、大规模的临床研究，提高模型的泛化能力，让 ViT 模型更好地服务于临床诊断和治疗，为人类健康事业做出更大贡献。