自反馈 Transformer:一种针对真实世界胰腺神经内分泌肿瘤数据的多标签诊断模型

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  • Self-feedback Transformer: A Multi-label Diagnostic Model for Real-World Pancreatic Neuroendocrine Neoplasms Data
    • 摘要
    • 方法
    • 实验结果

Self-feedback Transformer: A Multi-label Diagnostic Model for Real-World Pancreatic Neuroendocrine Neoplasms Data

摘要

计算机辅助诊断(CAD)是一个新兴领域,但大多数模型在处理现实世界中的医疗数据时,特别是在罕见肿瘤如胰腺神经内分泌肿瘤(pNENs)的情况下,难以应对缺失和噪声数据的问题。多标签模型可以满足现实世界研究的需求,但当前的方法并未充分考虑缺失和噪声标签的问题。

本研究引入了一种名为自反馈 Transformer(Self-feedback Transformer, SFT)的多标签模型,该模型利用 Transformer 来建模标签与图像之间的关系,并采用一种巧妙的自反馈策略来提高标签的利用率。

方法

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模型的工作流程如下:
首先,通过卷积神经网络(CNN)对图像进行嵌入;然后,对所有标签进行嵌入,并结合它们的状态嵌入;
最后,将所有嵌入输入到Transformer中,输出的标签令牌被输入到全连接(FC)层以进行最终预测。
基于此网络,研究者进一步引入了一种自反馈策略,该策略允许标签信息(包括缺失标签)在迭代过程中重复利用,从而增强标签的利用率。
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就是不断的迭代

实验结果

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