Transformer在医学图像分析中的应用：一个全面综述

引言

近年来,Transformer模型在自然语言处理任务中取得了巨大成功,并被成功应用于多个计算机视觉问题,取得了最先进的结果,促使研究人员重新考虑卷积神经网络(CNN)作为事实上标准操作符的地位。借鉴计算机视觉领域的这些进展,医学图像分析领域也对能够捕获全局上下文的Transformer表现出越来越大的兴趣,相比之下CNN只有局部感受野。

受此转变的启发,本综述旨在全面回顾Transformer在医学图像分析中的应用,涵盖了从最新的架构设计到未解决的问题等多个方面。具体来说,我们调查了Transformer在医学图像分割、检测、分类、重建、合成、配准、临床报告生成等任务中的应用。对于每个应用,我们都开发了分类法,识别了特定应用的挑战,并提供了解决这些挑战的见解,同时强调了最新趋势。

Transformer模型概述

Transformer最初是为自然语言处理任务而设计的,其核心是自注意力机制。与CNN相比,Transformer具有以下优势:

1. 全局建模能力:自注意力机制可以建立序列中任意两个位置的关系,从而捕获长距离依赖。

2. 并行计算:自注意力可以并行计算,提高了计算效率。

3. 位置无关性:Transformer不依赖于输入序列的顺序,可以更好地处理非结构化数据。

4. 可解释性:注意力权重可以可视化,提供了模型决策的洞察。

在计算机视觉领域,Vision Transformer (ViT)将图像分割成固定大小的patches,并将这些patches线性投影到嵌入空间,然后送入标准Transformer编码器。这种简单而有效的方法在多个视觉任务上取得了最先进的性能。

医学图像分割

医学图像分割是计算机辅助诊断、图像引导手术和治疗计划中的关键步骤。Transformer的全局建模能力对于准确的医学图像分割至关重要,因为它可以有效地对跨越大感受野的器官之间的关系进行建模。

分类法

根据网络架构,我们可以将医学图像分割中的Transformer应用分为以下几类:

1. 纯Transformer架构
2. CNN-Transformer混合架构
3. 轻量级Transformer架构

挑战与解决方案

1. 3D医学图像的高计算复杂度:

   • 解决方案:采用分层Transformer架构,逐步减少空间分辨率和注意力头数量。

2. 捕获多尺度特征:

   • 解决方案:设计多尺度Transformer架构,在不同分辨率级别应用自注意力。

3. 边界精确分割:

   • 解决方案:结合边缘感知模块或边界细化机制。

代表性工作

1. TransUNet:结合了CNN的局部特征提取能力和Transformer的全局建模能力,在多个医学图像分割基准上取得了最先进的性能。

2. Swin-Unet:采用分层Transformer架构,通过滑动窗口自注意力机制有效处理高分辨率医学图像。

3. MISSFormer:提出了一种多尺度自注意力机制,可以在不同尺度上捕获上下文信息,提高了分割精度。

医学图像分类

准确的医学图像分类在辅助临床护理和治疗中发挥着重要作用。本节全面介绍了ViT在医学图像分类中的应用。我们将这些方法大致分为COVID-19、肿瘤和视网膜疾病分类三类,因为这些类别各自面临不同的挑战。

COVID-19分类

Transformer在COVID-19胸部X光和CT图像分类方面表现出色。主要挑战包括:

1. 数据稀缺性
2. 类别不平衡
3. 噪声标签

解决方案:

• 采用预训练策略和数据增强技术
• 设计特定于COVID-19的注意力机制
• 结合自监督学习提高模型鲁棒性

肿瘤分类

在肿瘤分类任务中,Transformer需要处理以下挑战:

1. 多尺度特征提取
2. 弱监督学习
3. 可解释性需求

解决方案:

• 设计多尺度Transformer架构
• 结合多实例学习策略
• 开发可视化技术以解释Transformer的决策过程

视网膜疾病分类

视网膜图像分类的主要挑战包括:

1. 细粒度特征区分
2. 病变区域定位
3. 有限的标注数据

解决方案:

• 引入局部-全局注意力机制
• 结合病变感知模块
• 利用自监督学习和数据增强技术

医学图像重建

医学图像重建的目标是从降质输入中获得清晰图像。例如,从欠采样的MRI图像中恢复高分辨率MRI图像。这是一个具有挑战性的任务,因为在许多实际医学成像场景中,精确的分析逆变换是未知的。最近,ViT被证明可以有效地解决这些挑战。

分类法

我们将相关工作分为两类:

1. 医学图像增强
2. 医学图像重建

主要挑战

1. 处理欠定问题
2. 保持图像细节和结构
3. 降低计算复杂度

解决方案

1. 设计双域Transformer架构,同时在图像域和变换域中学习特征
2. 引入多尺度注意力机制,捕获不同尺度的图像细节
3. 开发轻量级Transformer模型,如分层设计或稀疏注意力机制

代表性工作

1. TransCT:提出了一种双路径Transformer架构,用于低剂量CT重建,在保持图像细节的同时有效降低噪声。

2. CTformer:设计了一种基于Token-to-Token的dilated vision Transformer,用于低剂量CT去噪,实现了高效的特征提取和重建。

3. SAINT:提出了一种空间自适应Transformer融合网络,用于低计数PET图像盲去噪,有效利用了MRI引导信息。

医学图像合成

本节概述了ViT在医学图像合成中的应用。大多数这些方法都结合了对抗性损失来合成逼真的高质量医学图像,尽管这会导致训练不稳定。我们将这些方法进一步分类为跨模态合成和单模态合成,因为这两类面临不同的挑战。

跨模态合成

主要挑战:

1. 不同模态之间的域差异
2. 保持解剖结构一致性
3. 处理不对齐的多模态数据

解决方案:

• 设计跨模态注意力机制
• 引入结构一致性损失
• 开发无监督或弱监督学习策略

单模态合成

主要挑战:

1. 生成高质量、多样化的样本
2. 保持病理学特征
3. 控制生成过程

解决方案:

• 结合GAN和Transformer架构
• 设计特定于疾病的注意力模块
• 开发可控的生成机制,如条件生成

代表性工作

1. ResViT:提出了一种基于残差vision transformer的多模态医学图像合成方法,有效地处理了模态间的域差异。

2. VTGAN:设计了一种半监督视网膜图像合成和疾病预测框架,利用Transformer捕获全局上下文信息。

3. PTNet:开发了一种基于Transformer的高分辨率婴儿MRI合成器,解决了传统方法在处理高分辨率3D医学图像时的计算效率问题。

医学图像配准

医学图像配准旨在找到一对固定图像和移动图像之间的密集每体素位移,并建立对齐。在医学成像中,当分析不同时间、不同视角或使用不同模态(如MRI和CT)获取的一对图像时,可能需要配准。准确的医学图像配准是一项具有挑战性的任务,主要由于以下原因:

1. 从多模态医学图像中提取判别特征的困难
2. 非刚性变形的复杂性
3. 计算效率要求

Transformer在医学图像配准中的优势

1. 全局上下文建模:Transformer可以捕获图像中的长程依赖关系,这对于处理大的空间变形至关重要。

2. 多模态特征融合:自注意力机制可以有效地整合来自不同模态的特征。

3. 端到端学习:Transformer可以直接学习从输入图像对到位移场的映射,无需手工设计特征。

代表性工作

1. ViT-V-Net:提出了一种基于Vision Transformer的无监督体积医学图像配准方法,结合了Transformer的全局建模能力和U-Net的多尺度特征提取能力。

2. TransMorph:设计了一种纯Transformer架构用于无监督医学图像配准,引入了多头自注意力机制来捕获多尺度特征。

3. XMorpher:提出了一种基于跨注意力的全Transformer框架,用于可变形医学图像配准,有效处理了多模态配准问题。

未来方向

1. 轻量级Transformer设计:降低计算复杂度,使其适用于实时医学图像配准。

2. 不确定性量化:开发基于Transformer的概率配准模型,以评估配准结果的可靠性。

3. 多任务学习:将配准与其他医学图像分析任务(如分割)结合,以提高整体性能。

临床报告生成

近年来,利用深度学习从医学图像自动生成临床报告取得了巨大进展。这一自动报告生成过程可以帮助临床医生做出准确的决策。然而,从医学图像数据生成报告(或标题)具有挑战性,原因如下:

1. 不同放射科医生报告的多样性
2. 长序列长度(不像自然图像标题)
3. 医学术语的专业性和复杂性
4. 图像-文本对齐的困难

Transformer在临床报告生成中的优势

1. 长序列建模:Transformer可以处理长文本序列,适合生成详细的临床报告。

2. 多模态融合:自注意力机制可以有效地整合图像和文本特征。

3. 领域知识整合:预训练的Transformer模型可以捕获大量医学文献中的领域知识。

4. 灵活的架构:Transformer可以轻松地与其他模块(如CNN)结合,形成端到端的报告生成系统。

代表性工作

1. R2Gen:提出了一种基于记忆驱动的Transformer模型,通过引入记忆模块来增强模型的长期依赖建模能力。

2. PPKED:设计了一种探索和蒸馏后验和先验知识的方法,利用Transformer捕获图像-文本对齐关系。

3. AlignTransformer:提出了一种分层对齐的Transformer模型,通过多级注意力机制实现视觉区域和疾病标签的精确对齐。

未来方向

1. 多模态预训练:开发大规模预训练的医学图像-文本Transformer模型,提高报告生成的准确性和一致性。

2. 可控生成:设计可控的报告生成机制,允许临床医生根据需要调整生成的内容。

3. 多语言报告生成:开发能够生成多语言临床报告的Transformer模型,以适应全球医疗需求。

4. 报告质量评估:设计基于Transformer的自动评估指标,以衡量生成报告的质量和临床相关性。

结论与展望

本综述全面回顾了Transformer在医学图像分析中的应用,涵盖了从图像分割、分类、重建到临床报告生成等多个任务。我们可以看到,Transformer凭借其强大的全局建模能力和灵活的架构设计,在多个医学图像分析任务中取得了