综述：自监督学习与基于变换器的技术在乳腺癌成像中的应用

《Frontiers in Radiology》：Self-supervised learning and transformer-based technologies in breast cancer imaging

乳腺影像中自监督学习与Transformer架构的应用研究综述了其在分割、检测和分类任务中的进展，强调SSL减少标注依赖的优势和Transformer的全局上下文建模能力。混合模型结合CNN与Transformer的局部和全局特征提取，在多模态数据中表现突出，但面临数据异构性、计算资源消耗及临床可解释性挑战。未来需加强多中心验证、联邦学习框架及人机协同工作流整合。

　　乳腺癌是全球女性中最常见的恶性肿瘤，也是导致癌症相关死亡的主要原因之一。在乳腺癌的早期检测、诊断和治疗规划中，医学影像技术发挥着至关重要的作用。然而，传统影像分析方法在面对复杂、多样化的病变形态和有限的标注数据时，往往面临挑战。近年来，人工智能（AI）技术，尤其是自监督学习（SSL）和基于Transformer的模型，为乳腺影像分析带来了新的可能性。这些技术的出现不仅有助于减少对大量标注数据的依赖，还能够提升模型在不同影像模态下的泛化能力，为临床实践提供了更可行的解决方案。

自监督学习通过在未标注数据上进行预训练，使模型能够学习到具有语义意义的特征表示。相比传统的监督学习，SSL在医学影像领域展现出独特的优势，特别是在标注成本高昂、数据稀缺的场景下。其核心思想是利用图像中的内在结构和模式，通过设定预训练任务（如图像重建、旋转预测、对比学习等）引导模型学习到通用的特征表示。这些特征在后续的诊断任务中表现出良好的迁移能力，能够在病变分类、检测和分割等任务中取得与监督学习相当甚至更优的性能。

基于Transformer的模型则通过自注意力机制，有效捕捉图像中的全局上下文信息和长距离依赖关系。这使得模型在处理乳腺影像时能够更好地识别细微的病变特征，如微钙化、结构扭曲和双侧不对称等。与卷积神经网络（CNN）相比，Transformer模型能够提供更丰富的上下文信息，从而提升诊断的准确性。然而，这些模型通常需要较大的标注数据集和较高的计算资源，这在临床应用中提出了挑战。因此，研究者们开始探索将Transformer与CNN结合的混合架构，以在保持模型性能的同时，降低计算复杂度和资源需求。

混合模型的设计思路是将CNN的局部特征提取能力与Transformer的全局建模能力相结合。CNN擅长捕捉局部纹理和结构特征，而Transformer则能够整合全局信息，增强模型对复杂病变模式的理解。这种结合不仅提升了模型的性能，还使其在不同影像模态下表现出更强的适应性。例如，在乳腺超声中，混合模型能够有效处理图像噪声和操作者依赖性问题，提高病变检测的鲁棒性；在MRI中，其多尺度特征提取能力有助于更准确地识别病变区域。

尽管SSL和Transformer技术在乳腺影像分析中展现出巨大潜力，但它们在临床应用中的落地仍面临诸多挑战。首先，数据的多样性和代表性不足限制了模型的泛化能力。大多数研究依赖于单一中心的回顾性数据集，缺乏跨机构和跨模态的验证，这使得模型在实际应用中可能无法适应不同的设备、协议和患者群体。其次，模型的可解释性仍然是一个关键问题。临床医生需要理解AI模型的决策过程，以确保其在实际诊疗中的可靠性。因此，开发可视化工具和解释性框架对于提升模型的临床接受度至关重要。

此外，计算资源的限制也是影响Transformer模型在临床部署的重要因素。尽管这些模型在理论上具有强大的性能，但在实际应用中，其计算需求较高，尤其是在资源有限的医疗机构中。为了解决这一问题，研究者们正在探索轻量级Transformer结构、优化注意力机制以及模型压缩技术，以降低计算负担，同时保持诊断精度。这些技术的发展将有助于实现AI在乳腺影像分析中的高效部署。

另一个重要挑战是临床流程的整合。AI模型不仅要具备高精度的诊断能力，还需要与现有的医学影像系统（如PACS和电子病历系统）无缝对接，以减少对放射科医生工作流程的干扰。因此，AI工具的设计必须考虑实际应用场景，确保其在提升诊断效率的同时，不会增加医生的认知负担。此外，AI系统的持续更新和维护也是不可或缺的环节，以适应不断变化的影像技术和患者群体。

为了推动SSL和Transformer技术在乳腺影像分析中的应用，未来的研究方向应包括以下几个方面：首先，构建标准化、多中心的基准数据集，以确保模型的可比性和泛化能力；其次，开发高效的模型压缩和优化技术，以适应不同资源条件下的临床需求；再次，加强模型的可解释性，通过可视化工具和解释性框架增强医生对AI决策的信任；最后，推动AI与临床实践的深度融合，确保其在实际诊疗中的价值和可持续性。

总体而言，SSL和Transformer技术在乳腺影像分析中的应用前景广阔，但其成功转化到临床实践需要克服数据多样性、模型可解释性、计算效率和临床流程整合等多重挑战。通过多学科协作、标准化数据共享、前瞻性临床试验和伦理规范的建立，这些技术有望在未来成为乳腺癌筛查和诊断的重要工具，为全球乳腺癌患者提供更加精准、高效和可及的医疗服务。