Improving cognitive diagnostics in pathology: a deep learning approach for augmenting perceptional understanding of histopathology images

作者: Xiaoqian Hu

发布时间: 2025-03-11

来源: arxiv

研究方向: 计算病理学、图像处理、自然语言处理

主要内容

本文提出了一种利用多模态模型（结合视觉Transformer和GPT-2）增强病理学图像分析的认知诊断方法。该方法通过在专用数据集ARCH上微调模型，捕捉病理图像的复杂性，生成准确、上下文相关的图像描述，从而提高医疗专业人员对疾病分类、分割和检测的认知能力。

1. 提高了病理图像描述的准确性，通过增强模型生成上下文相关和医学准确的描述的能力。

2. 不仅有助于更好的疾病分类和分割，还帮助病理学家识别可能被忽视的微妙模式和异常。

3. 减少了对大规模标注数据集的依赖，使其成为医疗图像描述任务的有效解决方案，即使在标注数据有限的设置中也是如此。

1. 使用ARCH数据集进行数据准备和模型训练。

2. 结合视觉Transformer（ViT）进行图像特征提取和GPT-2进行文本生成。

3. 对预训练的ViT和GPT-2模型进行微调，以适应病理学特定任务。

4. 使用交叉熵损失函数和AdamW优化器进行模型训练。

5. 使用ROUGE、BLEU、人类评估和与GPT-4的比较来评估模型性能。

实验结果表明，与基线模型相比，本文提出的方法在所有评估指标上都有显著提高。模型能够生成更详细、更流畅、更准确、更上下文相关的图像描述，从而提高病理图像分析的认知诊断能力。

未来的工作将集中在解决模型的局限性，包括：1）将来自不同医学领域的多样数据集整合到模型中，以增加其泛化能力；2）优化模型架构以减少计算成本；3）探索半监督和未标记学习方法，以减少对大型标注数据集的依赖。