医学AI中的视觉Transformer

视觉Transformer是传统Transformer架构在计算机视觉领域的核心扩展，它将原本为序列数据（如自然语言）设计的自注意力机制创新性地应用于图像理解任务。

步骤一：从序列到图像的“分块嵌入”基础
传统Transformer处理单词序列，每个单词是一个基本单元。视觉Transformer处理图像的第一步，是将一张输入图像（例如224x224像素的RGB图）分割成固定大小（如16x16像素）的规则网格小块。每个图像块被线性展平（16x16x3=768维向量），并通过一个可学习的线性投影层（称为“补丁嵌入层”）映射到一个模型可处理的向量维度D。此外，一个可学习的“[CLS]”类别标记的向量被添加到这个序列的开头，其最终状态将用于整个图像的分类等任务。为了保留位置信息，一个可学习的位置嵌入向量会被加到每个补丁嵌入向量上。最终，输入图像被转化为一个由N个D维向量组成的序列（N = 补丁总数 + 1个[CLS]标记），从而可以被标准的Transformer编码器处理。

步骤二：视觉Transformer的核心编码器结构
视觉Transformer的编码器由多个相同的层堆叠而成。每一层主要包括两个核心组件：多头自注意力模块和前馈神经网络模块，每个模块前后都有层归一化和残差连接。

1. 多头自注意力：对于输入的补丁序列，自注意力机制允许模型计算任意两个补丁之间的关联度（注意力分数），无论它们在图像中的物理距离多远。这使得模型能够全局性地理解图像上下文，例如将远处的头部和脚部关联起来形成“人”的概念。多头机制让模型可以并行关注不同类型的关系（如形状、颜色、纹理关联）。
2. 前馈神经网络：这是一个应用于每个补丁位置（独立且相同）的两层全连接网络，通常包含一个非线性激活函数，用于对自注意力提取的特征进行非线性变换和增强。
   通过堆叠多层，模型能够逐渐从低级特征（边缘、纹理）到高级语义特征（物体部件、完整对象）建立层次化的表示。

步骤三：在医学图像分析中的核心应用与优势
视觉Transformer在医学影像领域展现出巨大潜力，主要优势在于其强大的长距离依赖建模能力。

1. 全局上下文感知：在胸部X光或病理全切片图像分析中，病灶区域（如结节、癌变组织）可能与远处区域（如特定腺体结构、器官轮廓）存在诊断学上的关联。视觉Transformer能够直接捕捉这种全局依赖，而不像卷积神经网络主要依赖局部感受野的逐步叠加。
2. 多尺度信息整合：通过分层或金字塔结构的视觉Transformer变体，模型可以在不同分辨率（尺度）上处理补丁，有效地整合从细胞级别到组织器官级别的多尺度信息，这对于病理诊断至关重要。
3. 对非欧氏数据的适应性：当医学图像与序列化报告文本结合时，视觉Transformer可以与处理文本的原始Transformer无缝对接，构建统一的跨模态（图像-文本）学习框架，便于生成报告或进行图文检索。

步骤四：面临的挑战与主要变体模型
标准视觉Transformer在医学应用中面临特定挑战，催生了许多改进架构：

1. 数据效率问题：相比卷积神经网络，视觉Transformer通常需要在大规模数据集上预训练才能表现优异，而医疗数据往往标注稀缺。解决方案包括采用“教师-学生”架构的蒸馏训练（如DeiT），或在大量无标签医学图像上进行自监督预训练（如MAE, DINO）。
2. 计算复杂度：自注意力的计算量与补丁数量的平方成正比，对高分辨率图像（如3D MRI、病理全切片）计算负担重。变体模型如Swin Transformer引入了移位窗口自注意力，将计算限制在局部窗口内，并通过窗口间的连接实现跨窗口信息传递，显著提升了效率并建立了层次化特征图。
3. 局部性建模不足：纯粹的全局注意力有时会忽略图像中至关重要的局部细节（如微小钙化点）。许多模型在Transformer块中融入了卷积操作或局部注意力机制，以增强对局部特征的提取能力（如Convolutional Vision Transformer）。

步骤五：典型医学应用场景实例
视觉Transformer已在多个医学影像任务中取得先进性能：

1. 疾病分类与检测：在胸部X光片中分类肺炎、肺结核，或在眼底照片中检测糖尿病视网膜病变。其全局注意力图还可用于可视化模型聚焦区域，作为可解释性辅助工具。
2. 医学图像分割：在CT或MRI图像中精确分割肿瘤、器官（如肝脏、心脏）。通过编码器-解码器架构（如TransUNet， SETR），视觉Transformer作为编码器提取强大的上下文特征，再与卷积解码器结合实现像素级精确分割。
3. 多模态融合与生成：将3D医学影像（如PET-CT）的不同模态信息，或影像与基因组学数据结合进行分析。生成式视觉Transformer还可用于高质量医学图像合成，以扩充训练数据。
4. 视频分析与动态建模：分析超声心动图等动态序列，通过时间注意力机制捕捉心脏运动的时序依赖关系。