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基于Swin Transformer的脑血管疾病中风影像诊断系统研究

news 2025/10/27 21:49:18

摘要：脑中风的早期诊断对临床干预至关重要。然而，传统的影像分析方法依赖于专家的经验，存在主观性强、效率低等问题。近年来，深度学习在医学影像分析中取得了显著进展，尤其是Transformer架构在建模长程依赖关系方面表现出色。Swin Transformer作为一种新型的视觉Transformer，因其局部窗口自注意力机制和层次化特征表示能力，在医学影像分析中展现出优异的性能。

作者：Bob(原创)

研究背景

脑中风是全球范围内致残和致死的主要原因之一，严重影响患者的生活质量和社会经济负担。中风的早期诊断对于及时治疗和预防二次伤害至关重要，然而，传统的诊断方法主要依赖医生的临床经验，存在主观性强、诊断速度慢、依赖经验等问题。这些问题限制了中风早期识别的准确性和效率，尤其是在资源匮乏的地区，缺乏足够的专业医生来进行有效的诊断。

随着计算机视觉和深度学习技术的快速发展，医学影像分析逐渐成为中风诊断的重要手段。近年来，深度学习模型在医学影像分析中取得了显著的进展，尤其是卷积神经网络（CNN）和Transformer架构。CNN模型在处理局部特征和纹理信息时表现出色，但在捕捉长程依赖和全局信息时存在一定的局限性。为了解决这些问题，Transformer架构因其全局自注意力机制而获得了广泛关注，它能够处理长距离依赖关系，提升特征表示能力。

Swin Transformer（Shifted Window Transformer）是一种新型的视觉Transformer架构，它通过局部窗口自注意力机制和层次化特征表示的优势，克服了传统Transformer在高分辨率图像处理中的计算瓶颈。Swin Transformer不仅能在全局范围内捕捉信息，还能有效提取局部细节，展现了优异的性能，特别适用于医学影像分析领域。

尽管已有一些基于深度学习的中风影像诊断方法，但大多数方法仍存在局限，尤其是在复杂的脑部影像数据中，如何有效提取多尺度特征、识别脑血管损伤的细微变化，仍然是一个难点。因此，基于Swin Transformer的脑中风影像诊断系统的研究，不仅能够提升诊断的准确性和效率，还为中风的早期预警和个性化治疗方案的制定提供了新的思路。

本研究旨在提出一种基于Swin Transformer的脑中风影像诊断系统，借助Swin Transformer在多尺度特征提取和长程依赖建模中的优势，提高脑中风的诊断准确性，并为临床提供一种高效、自动化的诊断工具。

算法概述

1.Swin Transformer
Swin Transformer由微软公司的研究人员推出，是一种有效结合了 CNN 和 Transformer模型优势的新型架构。它旨在以类似 CNN 的分层方式处理图像，同时利用变换器固有的自我关注机制。这种混合方法使 Swin 变换器能够有效处理各种规模的视觉信息，从而使其在广泛的视觉任务中具有高度的通用性和强大的功能。

Swin Transformer 的核心创新在于其分层结构和基于移位窗口的自我注意力机制。与标准视觉转换器（ViT）在整个图像中应用自我注意力不同，Swin Transformer将图像划分为不重叠的小窗口，在这些窗口内计算自我注意力，从而减少了计算复杂性。此外，Swin Transformer引入了窗口移位技术，使得在连续的Transformer块之间，图像区域能在不同层之间相互影响，从而更好地整合局部与全局上下文信息。

图1 Swin Transformer多层级表示和ViT对比

如图1所示，Swin Transformer从小的patch开始，通过在深层次逐步合并相邻patch的方式构建了一个层级化的表示。通过这些层级特征图，Swin Transformer可以像FPN和U-Net那样进行多尺度密集预测。通过对图像分区（用红色标出）进行非重叠窗口的局部自注意力计算实现了线性的计算复杂度。每个窗口的patch的个数是固定的，因此计算复杂度和图像的大小成线性关系。

相比于之前只能产生单一分辨率特征图和平方复杂度的Transformer模型，Swin Transformer适合作为各种视觉任务的通用主干网络（backbone）。

图2：Swin Transformer网络架构

该架构详细展示了 Swin-Transformer 模型如何通过逐层处理和 Patch Merging 实现高效的图像特征提取。每个阶段的 Swin Transformer Block 通过不同的自注意力机制（如 W-MSA 和 SW-MSA）逐步提升图像理解的深度。通过多层次的处理和特征合并，该模型在处理大规模图像数据时表现出色，特别适合于图像分类和目标检测等任务。

Swin Transformer解决了以往基于 CNN 和 Transformer的模型的几个局限性。首先，它的分层设计可以高效处理多种分辨率的图像，有助于完成需要同时了解精细细节和整体结构的任务，如物体检测和语义分割。其次，通过将自我关注机制定位到窗口并采用移位窗口，Swin Transformer 大幅降低了计算要求，使其更易于扩展到大型图像和数据集。最后，它的架构通过将局部特征无缝集成到更广泛的上下文中，实现了更好的特征学习，从而提高了各种视觉任务的性能。

系统设计

本系统旨在实现脑血管疾病中风的自动化分析与诊断，采用“数据输入 + 模型推理 + 结果展示”的一体化工作流程。系统架构包括图像输入模块、图像预处理模块、数据集准备模块、Swin-Transformer训练模块、推理与检测模块、用户交互界面模块、检测结果展示模块以及实验结果与性能评估模块。通过图形用户界面（GUI），前端界面支持用户便捷地导入脑血管疾病相关影像数据并进行交互操作，而后端则通过Swin-Transformer模型进行实时的脑血管疾病中风影像分析与分类。

图3 诊断系统整体流程图

基于Swin Transformer的脑血管疾病中风影像诊断系统研究中，Swin-Transformer模型在脑中风分类任务中表现卓越，具备高准确性和高效率，能够精确区分“健康脑部”和“脑中风”影像等不同病理状态。因此，本系统在脑中风的早期诊断和治疗中展现出巨大的应用潜力，能够为临床医生提供精确的辅助诊断工具，推动脑中风筛查过程的智能化进步。

数据集构建

1.数据来源
本系统使用的脑中风影像数据主要来源于 ISLES 2024 数据集（Ischemic Stroke Lesion Segmentation Dataset），涵盖“缺血性脑中风”及相关病变的影像资料。该数据集包含来自不同时间点的脑部磁共振成像（MRI）图像，提供了丰富的中风类型和不同病理状态下的影像特征。通过整理和筛选这些图像数据，本系统构建了一个多样化的脑中风影像数据集，涵盖不同中风类型的影像特征，提供了高质量的训练数据，推动了深度学习和人工智能在脑中风分类与诊断中的应用

表2 数据集基本信息

该数据集包括“健康脑部”和“脑中风”两种不同的脑部影像状态。数据集不仅涵盖了不同类型的脑血管疾病，还具有较高的影像质量，适用于脑中风分类任务，为脑中风的自动化诊断提供了高质量的训练数据。该数据集旨在推动深度学习和人工智能技术在医学影像分析领域中的应用，特别是在脑中风检测中，提供强有力的数据支持，旨在提高脑中风诊断的准确性和效率。

图4 数据集图片

本研究在对原始脑血管疾病中风影像数据进行清洗与筛选后，构建了一个包含“健康脑部”和“脑中风”两种脑血管疾病状态的影像数据集。该数据集的类别分布均衡，全面涵盖了不同脑血管健康状态，能够真实反映脑中风状态下的影像特征。数据集中每类状态的影像均经过标准化处理与质量控制，确保了样本的代表性与清晰度。该数据集为后续基于深度学习模型进行脑血管疾病健康状态识别与分类提供了坚实的数据支撑，为医学影像分析领域的智能化与自动化研究奠定了基础。

2.分类方法
本系统所使用的脑部影像数据的分类信息由专业人员完成。每个脑部影像都被分配到一个明确的脑部健康状态，如“健康脑部”和“脑中风”。为确保分类的准确性和可靠性，分类过程由专业人员独立完成，并通过交叉验证的方式进行审核，从而有效降低个体差异带来的偏差，确保数据分类的一致性和权威性。该分类方法确保了数据集的高质量，并为后续基于深度学习模型的脑部健康状态分类模型训练提供了坚实的数据支持。

（1）分类数据集格式
该格式主要用于乳腺肿瘤分类任务，常见于Swin Transformer等深度学习模型的训练。其方法是将每张乳腺肿瘤影像归类为“乳腺良性肿瘤”或“乳腺恶性肿瘤”两种明确类别。该格式能够确保数据与模型在训练与推理过程中的高效匹配，从而提高分类精度和推理效率。Swin Transformer通过其分层结构和移位窗口自注意力机制，能够更好地处理影像中的局部与全局上下文信息，进一步提升了分类性能。这种格式简化了数据准备过程，并为基于Swin Transformer的乳腺肿瘤分类模型训练提供了高效且标准化的数据输入。

图5 分类数据集格式

（2）数据集划分
标注后的数据集不仅包括图像文件，还包含对应的分类信息。经过上述所有步骤处理和验证后的图像数据被划分成训练集和测试集，形成最终的数据集，用于算法训练学习模型。

图5 数据集划分：测试集和训练集

模型训练

Swin Transformer 是一种常用于图像分类任务的深度学习模型。其训练过程主要包括以下几个步骤：配置文件与超参数的设置、训练过程的执行以及训练结果的可视化分析。Swin Transformer通过其分层结构和移位窗口自注意力机制，能够有效处理图像中的局部与全局上下文信息，进一步提升分类精度和效率。在训练过程中，Swin Transformer能够通过高效的计算方式应对大规模数据集，并且在多个图像分类任务中展现出了优异的性能。

图6 模型训练流程图

1.配置文件与超参数设置
以下是关于Swin Transformer模型训练过程中的配置文件和超参数设置，并通过配置文件以及相关参数进行训练设置。

表4 Swin Transformer模型训练超参数设置

2.模型性能评估
在 Swin Transformer模型的训练过程中，模型性能评估是衡量其在图像分类任务中表现的重要环节，能够全面反映模型在分类精度和泛化能力方面的表现。科学而准确的评估不仅有助于揭示模型的优势与不足，还能为后续的改进与优化提供可靠依据。
（1）训练与验证准确率和损失曲线

图7 Swin Transformer训练与验证准确率和损失曲线

该图展示了训练和验证准确率及交叉熵损失随训练轮次的变化。训练准确率迅速上升并趋于稳定，表明模型在训练数据上学习效果良好；验证准确率逐渐接近训练准确率，显示出较好的泛化能力。训练损失快速下降并保持较低水平，说明误差减少；验证损失虽有波动，但整体下降，可能存在轻微过拟合。总体而言，模型表现出良好的学习与泛化能力。

（2）混淆矩阵热力图

图8 Swin Transformer混淆矩阵热力图

该热力图展示了模型的混淆矩阵结果。左上角的0.99表示99%的“正常”样本被正确预测，右上角的0.01表示1%的“正常”样本误预测为“中风”。左下角的0.02表示2%的“中风”样本误预测为“正常”，右下角的0.98表示98%的“中风”样本被正确预测。总体而言，模型表现出色，准确率高。

（3）各类认知障碍的分类性能评估：准确率、精确率、召回率与F1分数图

图9 各类认知障碍的分类性能评估：准确率、精确率、召回率与F1分数图

该图展示了模型的评估指标，包括准确率、精确度、召回率和F1分数。整体准确率为0.99，表明模型表现良好。精确度为0.98和0.99，召回率为0.99和0.98，F1分数均为0.99，显示模型在“正常”和“中风”类别上的预测效果均衡，且表现出色。

（4）训练日志（Training Log）
训练日志记录了Swin Transformer模型在训练过程中的详细信息，包括训练轮次、每轮的损失值、验证准确率以及训练时间等，这些信息帮助评估模型的训练效果和性能。

图10 Swin Transformer训练日志

图11 模型训练日志概要

功能展示

本系统基于深度学习的Swin Transformer模型，旨在实现脑血管疾病中风影像的自动诊断与分类。系统集成了Swin Transformer模型，用于对脑中风影像进行特征提取、分类及诊断结果展示。通过对比不同模型的性能表现，本系统为脑血管疾病中风的智能化、标准化诊断研究提供了技术支撑。以下为主要功能界面的展示：
1. 系统主界面展示
系统主界面集成了脑中风影像上传、模型选择、实时分析及诊断结果展示等功能。用户可在界面中直观选择不同的深度学习模型（如Swin Transformer），上传脑中风影像后，系统将自动进行特征提取与分类分析，并生成对应的诊断结果。界面支持对模型预测结果的可视化展示，方便医生和科研人员对比不同模型在脑中风分类中的性能表现。系统支持诊断健康脑部和脑中风等多种脑血管疾病。

图12 系统主界面

2. 图片检测功能
本系统基于Swin Transformer模型，支持对脑血管疾病中风影像进行快速诊断。用户可以上传脑中风影像样本，系统会自动进行分析，识别脑血管健康状态（如健康脑部、脑中风等），并给出诊断结果、分类标签和置信度评分。诊断结果通过清晰的文本和图表直观呈现，帮助医生和科研人员快速评估不同模型（如Swin Transformer）在脑中风分类中的性能表现，从而为进一步的治疗决策提供支持。