BoneVisionNet：一种深度学习方法，通过结合Transformer和CNN的三重融合注意力网络以及对XAI（可解释性人工智能）技术的应用，实现对放射图像中骨肿瘤的分类

《Computerized Medical Imaging and Graphics》：BoneVisionNet: A Deep Learning approach for the Classification of Bone Tumours from Radiographs using a Triple Fusion Attention Network of Transformer and CNNs with XAI Visualizations

骨肿瘤分类的挑战在于病理复杂性和形态多样性，手动分析效率低且易出错。本文提出BoneVisionNet融合Transformer、CNN和DenseNet-169的三重架构，通过Convolution-Enhanced Image Transformer结合Global Context Block提取全局特征，Attention Boosted Mid-Level Feature Extraction Network与DenseNet-169提取中、局部特征，经元素相乘和Efficient Channel Attention融合优化，在BTXRD数据集上达到84.35%准确率，并采用Grad-CAM、LIME和SHAP验证模型可解释性。

　　骨肿瘤的诊断面临诸多挑战，这主要源于病理复杂性和肿瘤形态的多样性。现有的诊断方法依赖于人工技术，不仅耗时，而且容易出现误差。因此，迫切需要更准确且自动化的诊断方法来辅助医疗专业人员。本文提出了一种基于深度学习的骨肿瘤分类方法，旨在解决这一难题。通过开发一种名为BoneVisionNet的深度学习架构，结合多种先进的神经网络技术，实现了对X光图像中骨肿瘤的高效识别。该模型在BTXRD数据集上的测试准确率达到84.35%，优于传统的卷积神经网络（CNN）和基于Transformer的网络。

骨肿瘤是骨骼系统中出现的异常生长，可分为良性或恶性两种类型。每年，骨癌对全球数以万计的人群造成影响，甚至威胁生命。例如，骨肉瘤、尤文氏肉瘤和软骨肉瘤等骨癌种类发展迅速，若未能及时诊断，后果可能非常严重。患者通常会经历持续性疼痛、肿胀、活动受限、肌肉无力以及病理性骨折等典型症状。根据最新统计数据，骨癌约占所有癌症病例的0.2%，但其影响却极为严重，主要是因为其传播速度较快，且早期症状不明显，容易被忽视。这使得骨肿瘤的早期识别变得尤为关键。

在传统诊断过程中，医生通常首先分析X光、CT扫描和MRI等影像资料，随后结合放射科医生和病理科医生的专业意见进行判断。然而，这种方法存在诸多问题。首先，人工分析过程耗时，且对医生的经验依赖性较强，容易受到主观因素的影响。其次，由于缺乏足够的专业人员，特别是在资源有限的地区，误诊和漏诊的风险较高。因此，开发一种自动化、高效且准确的诊断工具，对于提高骨肿瘤诊断的效率和准确性具有重要意义。

近年来，机器学习技术被广泛应用于自动化诊断工具的开发中。机器学习方法能够在处理和分析大量数据方面表现出色，相较于传统方法，具有更高的效率。然而，机器学习方法通常需要手动选择特征，这不仅增加了工作量，还可能影响模型的性能和泛化能力。相比之下，深度学习（Deep Learning, DL）作为一种更为先进的方法，能够自动从数据中提取特征，避免了手动特征选择的繁琐过程，同时在特征提取的层次性和丰富性方面具有显著优势。这使得深度学习在医学影像分析中展现出巨大的潜力。

随着深度学习技术的不断发展，其在医学领域的应用日益广泛。尤其是在骨肿瘤的检测与分类方面，深度学习方法已经被证明能够显著提高诊断的准确性。例如，Vijayaraj等人开发了一种基于定制卷积神经网络（CNN）的深度学习模型，用于骨癌的分类。该模型通过优化特征表示，提高了分类效果。此外，一些研究还探索了如何将Transformer等自注意力机制引入医学影像分析中，以提升模型对全局特征的理解能力。

本文提出的BoneVisionNet模型，采用了三轨架构的设计，旨在同时捕捉骨肿瘤在不同尺度上的特征。第一轨结合了卷积增强图像Transformer（Convolution-Enhanced Image Transformer, CeiT）和全局上下文块（Global Context Block, GCB），用于提取X光图像中的全局特征。第二轨则通过一个定制的CNN网络，捕捉介于全局和局部特征之间的信息，同时利用DenseNet-169进行局部特征提取。第三轨则通过将第一轨和第二轨提取的特征进行融合，进一步提升模型的性能。具体而言，第二轨的特征图通过元素相乘的方式与DenseNet-169的输出进行融合，随后经过Efficient Channel Attention（ECA）层进行特征优化。最终，优化后的全局特征与局部特征结合，形成一个融合了多尺度信息的特征图，从而提升分类的准确性。

为了确保模型的可解释性，本文还引入了可解释人工智能（Explainable AI, XAI）技术，包括Grad-CAM、LIME和SHAP等方法。这些技术能够帮助医疗专业人员理解模型的决策过程，提高模型的可信度和应用价值。通过这些可视化工具，可以清晰地看到模型在识别骨肿瘤时关注的区域，从而辅助医生进行诊断和治疗决策。

在实验部分，本文详细描述了模型的训练和评估环境，包括数据预处理、模型训练参数的调整以及消融实验的结果。消融实验的结果表明，三轨架构的设计在提升分类性能方面具有显著作用。此外，模型在外部数据集上的测试结果进一步验证了其泛化能力。这些实验结果表明，BoneVisionNet不仅在特定数据集上表现优异，而且在不同数据来源的情况下也能够保持较高的分类准确率。

在讨论部分，本文对BoneVisionNet的性能进行了全面分析，并将其与当前最先进的深度学习架构进行了比较。结果显示，BoneVisionNet在多个指标上均优于其他模型，尤其是在准确率和鲁棒性方面表现突出。此外，本文还探讨了XAI技术在模型解释中的作用，指出这些技术不仅有助于提高模型的透明度，还能够增强医疗专业人员对模型决策的信任。

最后，在结论部分，本文总结了BoneVisionNet在骨肿瘤分类中的优势和应用前景。骨肿瘤的诊断是一项复杂的医学任务，由于肿瘤的多样性和患者之间的个体差异，传统的诊断方法往往难以满足实际需求。而BoneVisionNet通过融合多尺度特征，结合深度学习和XAI技术，提供了一种更加自动化和高效的解决方案。这不仅有助于提高诊断的准确性，还能够减少人为错误，提高医疗资源的利用效率。此外，本文还强调了未来研究的方向，包括进一步优化模型结构、提升模型的泛化能力以及探索更广泛的医学影像应用场景。

在伦理审批方面，本文提到研究使用的数据为公开可用的图像数据，因此无需伦理审批。在AI披露部分，本文说明在撰写过程中使用了包括OpenAI的ChatGPT在内的AI工具，用于语言润色、语法修正和内容结构优化。然而，所有关于模型设计、数据解读和最终决策的判断均由作者独立完成，确保了研究的原创性和科学性。在知情同意方面，由于研究数据为公开数据，因此不需要获得参与者的同意。所有作者均对研究内容进行了审阅，并同意其发表。

综上所述，本文提出的BoneVisionNet模型为骨肿瘤的自动分类提供了一种新的解决方案。通过结合深度学习和XAI技术，该模型不仅在准确率上取得了优异的成绩，还提升了模型的透明度和可解释性。这为骨肿瘤的早期诊断和治疗提供了有力的技术支持，具有重要的临床应用价值。未来的研究可以进一步探索该模型在不同医学影像数据集上的表现，以及如何将其应用于实际医疗场景，以提高骨肿瘤诊断的效率和准确性。