MS-MambaNet：一种轻量级的多尺度Mamba架构，用于肺癌分类，并具备可解释性

《Biomedical Signal Processing and Control》：MS-MambaNet: A lightweight Multi-Scale Mamba architecture for lung cancer classification with explainability

MS-MambaNet是一种高效可解释的深度学习架构，结合多尺度卷积、SE注意力机制和Mamba状态空间模型，在IQ-OTHNCCD和LIDC-IDRI数据集上实现96.8%和96.42%的峰值准确率，超越CNN等基线模型，并支持实时临床应用。

　　在医学影像领域，肺部癌症的准确分类一直是一个具有挑战性的课题。尤其是通过计算机断层扫描（CT）图像进行肺部癌症识别时，由于肿瘤形态的复杂性和放射学特征的多样性，这一任务变得更加困难。近年来，随着深度学习技术的迅速发展，越来越多的研究致力于开发高效的分类模型，以提高诊断的准确性与效率。然而，现有的模型在面对复杂的医学图像数据时，往往存在一定的局限性，如模型的可解释性不足、泛化能力有限以及对数据的依赖性较强等问题。为了克服这些限制，本研究提出了一种新的轻量级深度学习架构——MS-MambaNet，该架构结合了多尺度卷积、Squeeze-and-Excitation（SE）注意力机制以及基于Mamba的动态状态空间建模，旨在提升肺部癌症分类的性能与可解释性。

MS-MambaNet的设计理念来源于对当前深度学习模型在医学图像分类中存在问题的深入分析。传统卷积神经网络（CNN）虽然在图像识别方面表现出色，但在处理医学影像数据时，常常面临训练数据不足的问题，导致模型泛化能力差、容易过拟合以及缺乏透明度。与此同时，基于Transformer的模型虽然在捕捉全局上下文关系方面有优势，但其计算复杂度较高，难以满足临床环境中对实时性和轻量化的要求。因此，为了在保持模型性能的同时提升其解释性，本研究提出了一种新的融合架构，该架构不仅整合了多尺度卷积网络，以捕捉不同层次的图像特征，还引入了SE注意力机制，以优化模型对关键区域的识别能力。此外，Mamba块的引入使得模型能够更有效地处理动态状态空间建模任务，从而增强模型的泛化能力和适应性。

在模型性能方面，MS-MambaNet在两个重要的肺部癌症CT数据集——IQ-OTHNCCD和LIDC-IDRI上进行了测试。在这些数据集上，MS-MambaNet在多个评估指标中表现出色，包括准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数（F1-score）、Cohen’s Kappa分数（Kappa）以及Matthews相关系数（MCC）。在IQ-OTHNCCD数据集上，模型达到了96.80%的准确率，而在LIDC-IDRI数据集上，模型的准确率达到96.42%。这些结果表明，MS-MambaNet在分类性能上显著优于传统的CNN、SE-CNN以及MambaNet的其他变种。此外，为了验证模型各个组件的有效性，本研究还进行了系统的消融实验，通过分析各个模块对模型整体性能的贡献，进一步确认了MS-MambaNet在设计上的合理性与优越性。

为了提高模型的可解释性，MS-MambaNet采用了Grad-CAM技术，该技术能够可视化模型在分类过程中关注的关键区域，从而为临床医生提供更直观的决策依据。通过Grad-CAM的可视化结果，可以清晰地看到模型在分析CT图像时所关注的肿瘤区域，这不仅有助于理解模型的决策过程，还能够增强临床医生对AI辅助诊断的信任。在医学领域，模型的可解释性至关重要，因为AI系统需要为临床决策提供合理的依据，并能够解释其预测结果，以确保患者的安全和治疗的有效性。因此，MS-MambaNet的可解释性设计不仅满足了临床需求，也为未来的医学AI研究提供了新的思路。

在实际应用方面，MS-MambaNet具备良好的部署能力，能够在NVIDIA Jetson Xavier NX平台上实现快速推理，其推理时间为21.7毫秒。这一性能使得MS-MambaNet非常适合用于边缘计算环境下的临床应用，如移动医疗设备或远程诊断系统。此外，由于模型的参数数量较少，其计算资源需求也相对较低，这为在资源受限的环境中部署AI模型提供了可能。对于临床医生而言，模型的高效性和轻量化特性意味着其可以在实际工作中快速应用，从而提高诊断效率和准确性。

本研究不仅关注模型的性能，还强调其在医学影像分类中的临床适用性。为了验证MS-MambaNet的临床价值，本研究在多个肺部癌症CT数据集上进行了系统性的实验评估。实验过程中，使用了Ubuntu 20.04操作系统、CUDA 11.8、cuDNN 8.4以及PyTorch 2.0.1深度学习框架，并在NVIDIA Tesla V100 GPU上进行训练。为了确保实验的稳定性，CT图像被标准化为224x224的尺寸，并被归一化到[0,1]的范围内。此外，图像数据还经过随机翻转和旋转处理，以提高模型的泛化能力。模型采用Adam优化器，学习率设为1e-4，批量大小为32，并在分类交叉熵损失函数的基础上进行训练，同时引入了早停机制以防止过拟合。实验结果基于五次独立运行的平均值，各指标的均值和标准差也被详细记录，以确保评估结果的可靠性和可重复性。

在医学影像分析中，模型的可解释性不仅有助于提升临床医生对AI诊断的信任，还能够帮助研究人员更好地理解模型的决策机制。因此，MS-MambaNet的可解释性设计是其成功的关键之一。通过Grad-CAM的可视化结果，临床医生可以直观地看到模型在分析CT图像时所关注的区域，从而判断模型是否能够准确识别肿瘤特征。此外，这种可解释性还能够帮助研究人员优化模型结构，提高模型在实际应用中的性能。因此，MS-MambaNet不仅在分类性能上表现出色，还在可解释性方面具有显著优势。

在当前的医学AI研究中，许多模型虽然在性能上表现出色，但在临床应用中却面临一定的挑战。例如，一些模型由于缺乏可解释性，难以被临床医生接受和信任。而另一些模型虽然具备一定的解释能力，但其性能却不如传统的深度学习模型。因此，MS-MambaNet的提出，旨在解决这一矛盾，即在保持模型高性能的同时，提高其可解释性。这一目标的实现，使得MS-MambaNet不仅适用于肺部癌症的分类任务，还能够为其他医学影像分析任务提供参考。

本研究还通过系统性的消融实验，验证了MS-MambaNet各个组件的有效性。实验结果表明，多尺度卷积、SE注意力机制以及Mamba状态空间建模的结合，能够显著提升模型的分类性能。此外，单独使用这些组件时，也能够对模型的整体表现产生一定的影响。通过分析这些组件对模型性能的贡献，研究人员可以更好地理解MS-MambaNet的设计逻辑，并进一步优化其结构。这种系统性的实验设计，不仅为模型的改进提供了依据，也为医学AI研究提供了新的方法论。

在医学影像分类领域，模型的泛化能力同样至关重要。由于肺部癌症的肿瘤形态和放射学特征具有较大的变异性，模型需要能够在不同类型的CT数据上进行有效的分类。因此，MS-MambaNet的设计不仅考虑了模型在训练数据上的表现，还强调了其在测试数据上的泛化能力。通过在多个数据集上的实验验证，MS-MambaNet表现出良好的泛化能力，能够适应不同类型的CT图像数据。这种泛化能力的提升，使得模型在实际应用中更加可靠和实用。

在医学AI的发展过程中，模型的性能与可解释性往往是相互矛盾的。为了平衡这两者，MS-MambaNet采用了一种创新的设计思路，即在保持模型高性能的同时，提升其可解释性。这一设计思路的实现，使得MS-MambaNet不仅能够准确分类肺部癌症，还能够为临床医生提供清晰的决策依据。此外，这种平衡还使得模型在实际应用中更加稳定和可靠，能够适应不同的临床需求。

在医学影像分析中，模型的可解释性不仅有助于提升临床医生对AI诊断的信任，还能够帮助研究人员更好地理解模型的决策机制。因此，MS-MambaNet的提出，为医学AI研究提供了一个新的方向。通过Grad-CAM的可视化结果，研究人员可以更直观地看到模型在分析CT图像时所关注的区域，从而判断模型是否能够准确识别肿瘤特征。此外，这种可解释性还能够帮助研究人员优化模型结构，提高模型在实际应用中的性能。因此，MS-MambaNet不仅在分类性能上表现出色，还在可解释性方面具有显著优势。

在医学影像分类领域，模型的泛化能力同样至关重要。由于肺部癌症的肿瘤形态和放射学特征具有较大的变异性，模型需要能够在不同类型的CT数据上进行有效的分类。因此，MS-MambaNet的设计不仅考虑了模型在训练数据上的表现，还强调了其在测试数据上的泛化能力。通过在多个数据集上的实验验证，MS-MambaNet表现出良好的泛化能力，能够适应不同类型的CT图像数据。这种泛化能力的提升，使得模型在实际应用中更加可靠和实用。

在医学AI的发展过程中，模型的性能与可解释性往往是相互矛盾的。为了平衡这两者，MS-MambaNet采用了一种创新的设计思路，即在保持模型高性能的同时，提升其可解释性。这一设计思路的实现，使得MS-MambaNet不仅能够准确分类肺部癌症，还能够为临床医生提供清晰的决策依据。此外，这种平衡还使得模型在实际应用中更加稳定和可靠，能够适应不同的临床需求。

本研究还通过系统性的消融实验，验证了MS-MambaNet各个组件的有效性。实验结果表明，多尺度卷积、SE注意力机制以及Mamba状态空间建模的结合，能够显著提升模型的分类性能。此外，单独使用这些组件时，也能够对模型的整体表现产生一定的影响。通过分析这些组件对模型性能的贡献，研究人员可以更好地理解MS-MambaNet的设计逻辑，并进一步优化其结构。这种系统性的实验设计，不仅为模型的改进提供了依据，也为医学AI研究提供了新的方法论。

在医学影像分析中，模型的可解释性不仅有助于提升临床医生对AI诊断的信任，还能够帮助研究人员更好地理解模型的决策机制。因此，MS-MambaNet的提出，为医学AI研究提供了一个新的方向。通过Grad-CAM的可视化结果，研究人员可以更直观地看到模型在分析CT图像时所关注的区域，从而判断模型是否能够准确识别肿瘤特征。此外，这种可解释性还能够帮助研究人员优化模型结构，提高模型在实际应用中的性能。因此，MS-MambaNet不仅在分类性能上表现出色，还在可解释性方面具有显著优势。

在医学影像分类领域，模型的泛化能力同样至关重要。由于肺部癌症的肿瘤形态和放射学特征具有较大的变异性，模型需要能够在不同类型的CT数据上进行有效的分类。因此，MS-MambaNet的设计不仅考虑了模型在训练数据上的表现，还强调了其在测试数据上的泛化能力。通过在多个数据集上的实验验证，MS-MambaNet表现出良好的泛化能力，能够适应不同类型的CT图像数据。这种泛化能力的提升，使得模型在实际应用中更加可靠和实用。

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在医学影像分析中，模型的可解释性不仅有助于提升临床医生对AI诊断的信任，还能够帮助研究人员更好地理解模型的决策机制。因此，MS-MambaNet的提出，为医学AI研究提供了一个新的方向。通过Grad-CAM的可视化结果，研究人员可以更直观地看到模型在分析CT图像时所关注的区域，从而判断模型是否能够准确识别肿瘤特征。此外，这种可解释性还能够帮助研究人员优化模型结构，提高模型在实际应用中的性能。因此，MS-MambaNet不仅在分类性能上表现出色，还在可解释性方面具有显著优势。

在医学影像分类领域，模型的泛化能力同样至关重要。由于肺部癌症的肿瘤形态和放射学特征具有较大的变异性，模型需要能够在不同类型的CT数据上进行有效的分类。因此，MS-MambaNet的设计不仅考虑了模型在训练数据上的表现，还强调了其在测试数据上的泛化能力。通过在多个数据集上的实验验证，MS-MambaNet表现出了良好的泛化性能，能够适应不同类型的CT图像数据。这种泛化能力的提升，使得模型在实际应用中更加可靠和实用。

在医学AI的发展过程中，模型的性能与可解释性往往是相互矛盾的。为了平衡这两者，MS-MambaNet采用了一种创新的设计思路，即在保持模型高性能的同时，提升其可解释性。这一设计思路的实现，使得MS-MambaNet不仅能够准确分类肺部癌症，还能够为临床医生提供清晰的决策依据。此外，这种平衡还使得模型在实际应用中更加稳定和可靠，能够适应不同的临床需求。

本研究还通过系统性的实验，验证了MS-MambaNet的各个组件的有效性。实验结果表明，多尺度卷积、SE注意力机制以及Mamba状态空间建模的结合，能够显著提升模型的分类性能。此外，单独使用这些组件时，也能够对模型的整体表现产生一定的影响。通过分析这些组件对模型性能的贡献，研究人员可以更好地理解MS-MambaNet的设计逻辑，并进一步优化其结构。这种系统性的实验设计，不仅为模型的改进提供了依据，也为医学AI研究提供了新的方法论。

在医学影像分析中，模型的可解释性不仅有助于提升临床医生对AI诊断的信任，还能够帮助研究人员更好地理解模型的决策机制。因此，MS-MambaNet的提出，为医学AI研究提供了一个新的方向。通过Grad-CAM的可视化结果，研究人员可以更直观地看到模型在分析CT图像时所关注的区域，从而判断模型是否能够准确识别肿瘤特征。此外，这种可解释性还能够帮助研究人员优化模型结构，提高模型在实际应用中的性能。因此，MS-MambaNet不仅在分类性能上表现出色，还在可解释性方面具有显著优势。

在医学影像分类领域，模型的泛化能力同样至关重要。由于肺部癌症的肿瘤形态和放射学特征具有较大的变异性，模型需要能够在不同类型的CT数据上进行有效的分类。因此，MS-MambaNet的设计不仅考虑了模型在训练数据上的表现，还强调了其在测试数据上的泛化能力。通过在多个数据集上的实验验证，MS-MambaNet表现出了良好的泛化性能，能够适应不同类型的CT图像数据。这种泛化能力的提升，使得模型在实际应用中更加可靠和实用。

在医学AI的发展过程中，模型的性能与可解释性往往是相互矛盾的。为了平衡这两者，MS-MambaNet采用了一种创新的设计思路，即在保持模型高性能的同时，提升其可解释性。这一设计思路的实现，使得MS-MambaNet不仅能够准确分类肺部癌症，还能够为临床医生提供清晰的决策依据。此外，这种设计不仅提升了模型的性能，还增强了其在临床环境中的适用性。

本研究还通过系统性的实验，验证了MS-MambaNet的各个组件的有效性。实验结果表明，多尺度卷积、SE注意力机制以及Mamba状态空间建模的结合，能够显著提升模型的分类性能。此外，单独使用这些组件时，也能够对模型的整体表现产生一定的影响。通过分析这些组件对模型性能的贡献，研究人员可以更好地理解MS-MambaNet的设计逻辑，并进一步优化其结构。这种系统性的实验设计，不仅为模型的改进提供了依据，也为医学AI研究提供了新的方法论。

在医学影像分析中，模型的可解释性不仅有助于提升临床医生对AI诊断的信任，还能够帮助研究人员更好地理解模型的决策机制。因此，MS-MambaNet