Medisinsk mikroskopi spiller en avgjørende rolle i moderne medisin, som et uunnværlig verktøy for både forskere og klinikere. Denne bildebehandlingsteknologien gjør det mulig å grundig undersøke biologiske strukturer på cellenivå og molekylært nivå, noe som hjelper i studiet av vevsprøver for sykdomsdiagnostikk og patologi. Gjennom mikroskopiske bilder kan leger bedre forstå sykdomsmekanismer og progresjon, og til tider avdekke subtile endringer som ikke er synlige med andre metoder. Til tross for viktigheten av disse bildene, krever deres tolkning og klassifisering ofte spesialisert ekspertise og tar betydelig tid, noe som resulterer i ineffektive diagnoser.
Utfordringer med medisinske bilder
En av de største utfordringene når det gjelder klassifisering av medisinske bilder, er å effektivt tolke og klassifisere de komplekse bildene. Manuell klassifisering kan være treg, og vurderingen kan variere mellom spesialister på grunn av den subjektive karakteren av menneskelig dømmekraft. I et helsevesen hvor datamengden fra mikroskopiavbildning stadig øker, er det derfor behov for automatiserte og nøyaktige løsninger mer påtrengende enn noen gang.
Begrensninger med kunstige nevrale nettverk
Tradisjonelle metoder som konvolusjonsnevrale nettverk (CNN-er) har lenge vært benyttet til oppgaver som klassifisering av mikroskopiske bilder, men de har noen betydelige begrensninger. Selv om CNN-er er gode i å trekke ut lokale trekk fra bildene, har de vanskeligheter med å fange opp informasjon fra hele bildet som er avgjørende for nøyaktig sykdomsdiagnostikk. Videre har en annen modell – Vision Transformers (ViTs) – vist seg å være meget effektive i å modellere globale avhengigheter i et bilde. Men på grunn av høy beregningskompleksitet har de begrenset nytte i tidssensitive sammenhenger som krever rask behandling og lave ressurser.
Eksisterende hybride tilnærminger
For å overkomme disse utfordringene har flere studier forsøkt hybride tilnærminger som kombinerer de lokale funksjonene fra CNN-er og de globale egenskapene til ViTs. Likevel møter disse modellene ofte utfordringer knyttet til enten nøyaktighet eller beregningseffektivitet, noe som gjør dem lite egnet for medisinens praktiske virkelighet. Forsøk på å redusere kompleksiteten i ViTs har resultert i tap av nøyaktighet, noe som er uakseptabelt i medisinsk bildebehandling, der selv den minste detalj kan være avgjørende for en korrekt diagnose.
Microscopic-Mamba—en ny, lovende tilnærming
For å adressere disse hindringene, har et forskerteam fra flere kinesiske universiteter, inkludert Nanjing Agricultural University og National University of Defense Technology, nylig introdusert en ny arkitektur kalt “Microscopic-Mamba”. Dette hybride modelloppsettet kombinerer styrkene til CNN-er for lokal funksjonskstraksjon med effektiviteten til Stat Space Models (SSM-er) for å fange opp langdistanseavhengigheter, skriver marktechpost.com.
Kombinasjon av globale og lokale funksjoner
Den sentrale metodikken i Microscopic-Mamba ligger i dens dobbeltgrenede struktur: en konvolusjonsgren for lokal funksjonskstraksjon og en SSM-gren for global modellering. Modellen inkluderer også en Modulation Interaction Feature Aggregation (MIFA)-modul, spesialdesignet for effektivt å fusjonere globale og lokale bilder. Ved å bruke dybde-separable konvolusjoner (DWConv) og punktkonvolusjoner (PWConv) fokuserer CNN-grenen på detaljerte trekk i bildet, mens SSM-grenen fanger opp de store mønstrene. Ytterligere erstattes den siste lineære lag i Vision State Space Module med Partially Selected Feed-Forward Network (PSFFN), som forbedrer modellens evne til å håndtere lokal informasjon uten å gå på kompromiss med generelliseringskapasiteten.
Overlegen ytelse på store datasett
Forskerlaget testet Microscopic-Mamba grundig på fem store offentlige datasett for medisinske bilder, inkludert Retinal Pigment Epithelium (RPE)-datasettet, SARS-datasettet for malariaklassifisering, MHIST-datasettet for klassifisering av tarmpolypper og TissueMNIST, som inneholder over 236 000 bilder av nyreceller. På RPE-datasettet oppnådde modellen en imponerende nøyaktighet på 87,60 %, med et areal under kurven (AUC) på 98,28 %, noe som overstiger dagens beste løsninger for dette feltet.
Lettvektsdesign og praktisk bruk
Microscopic-Mamba’s kompakte design gjør den ideell for bruk i miljøer med begrensede ressurser, da modellen kun krever 4,49 GMACs og 1,10 millioner parametere i enkelte anvendelser. Dette står i kontrast til mer komplekse modeller, som krever vesentlig mer datakraft for å oppnå tilsvarende nøyaktighet. I tillegg viste ablasjonsstudier at både MIFA-modulen og PSFFN bidro vesentlig til modellens suksess, med forbedringer på tvers av samtlige testede datasett.
Konklusjon
Microscopic-Mamba markerer et skritt framover innen klassifisering av medisinske bilder. Ved å kombinere styrkene til CNN-er med SSM-er, tilbyr denne hybride arkitekturen en løsning som både er nøyaktig og effektiv. I lys av dens evne til å prosessere både lokale og globale trekk i bildene, har Microscopic-Mamba potensiale til å bli et standardverktøy for automatisering i medisinsk diagnostikk. Modellen har allerede vist seg å prestere pålitelige resultater på flere store datasett og kan bidra til å effektivisere diagnosetid og forbedre nøyaktigheten i å identifisere sykdommer.