基于Vision Transformer与DeepLabV3+协同AI框架的结直肠癌超精细图像解析与自动诊断研究

为解决结直肠癌(CRC)诊断中人工判读效率低、误诊率高的问题，研究人员开发了结合Vision Transformers(ViTs)和DeepLabV3+的计算机辅助诊断(CADx)系统。通过整合CKHK-22数据集（含14,000+标注图像），ViT实现97%分类准确率，DeepLabV3+获得0.88 Dice系数，显著提升恶性息肉定位精度。该系统通过Google Cloud实现实时推理，为资源匮乏地区提供可扩展的临床解决方案。

　　

结直肠癌(CRC)作为全球癌症相关死亡的第二大诱因，其早期诊断面临巨大挑战。传统结肠镜检查高度依赖医师经验，存在漏诊率高（尤其是微小息肉）、判读标准不统一等问题。随着AI技术在医学影像领域的突破，基于深度学习的计算机辅助诊断(CADx)系统成为研究热点，但现有方法在全局特征建模和病灶边界分割精度上仍有局限。

SRM理工学院计算学院（印度）的Akella S. Narasimha Raju团队在《BMC Medical Imaging》发表研究，提出融合Vision Transformers(ViTs)和DeepLabV3+的协同AI框架。研究人员整合CVC-ClinicDB、Kvasir-2和Hyper-Kvasir数据集构建CKHK-22（含14,287张标注图像），通过主成分分析(PCA)降维聚焦息肉与痔疮两类关键病变。ViT采用自注意力机制捕捉全局特征，DeepLabV3+利用空洞空间金字塔池化(ASPP)实现多尺度分割，最终通过Google Cloud部署实时诊断系统。

关键技术包括：1) 混合数据集预处理（PCA保留95%方差）；2) ViT分类架构（8注意力头，2048维前馈网络）；3) DeepLabV3+分割网络（ResNet-50编码器）；4) 云平台集成推理。实验采用NVIDIA Quadro P5000 GPU，通过80:20数据划分验证性能。

分类性能对比

ViT以99.98%训练准确率、97%测试准确率（AUC 92%）显著优于ResNet-50(91%)等传统CNN模型，其注意力机制有效识别微小息肉特征（图21）。

分割精度验证

DeepLabV3+达到0.71 IoU和0.88 Dice系数（图24），通过ASPP模块精准勾勒不规则病灶边界，较U-Net提升12%分割精度。

系统整合应用

CADx流程（图25）实现分类-分割协同：ViT定位可疑区域后，DeepLabV3+生成像素级掩膜，临床验证显示该系统可减少61%假阴性（图21）。

该研究突破性地将Transformer架构引入CRC诊断，其创新性体现在：1) 通过ViT的长程依赖建模解决CNN局部感知局限；2) 首次在息肉分割中实现<1mm级精度；3) 构建首个融合多源数据的CKHK-22基准数据集。临床意义在于：为基层医疗提供标准化诊断工具，预计可使早期CRC检出率提升23%。未来工作将拓展LIME可解释性模块，并开发实时视频内镜分析功能。

（注：图21/24/25等引用自原文图片标签，展示分类混淆矩阵、分割效果及系统架构）