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现实主义中的现实主义：使用Yolov8和Deit
在医学领域，由于患者人群中肿瘤的稀有性，对图像的可靠检测和分类仍然是巨大的挑战。在异常情况下检测肿瘤病例的能力对于确保及时干预和改善患者预后至关重要。这项研究通过利用深度学习（DL）技术来检测和分类具有挑战性的情况下的脑肿瘤来解决这一挑战。本研究采用深度学习（DL）技术来应对这一挑战，利用来自国家脑图实验室（NBML）的数据集，其中包括约81例患者，其中包括30例患者，其中包括30例肿瘤病例和51例正常情况。我们的方法包括两个阶段：检测和分类。在第一阶段，广泛的数据预处理模拟现实世界的条件，调整数据集以反映每种1例肿瘤病例的9例正常情况的异常分布。接下来，对Yolov8n模型进行了微调以检测肿瘤区域。为了评估该模型在患者水平上的表现，我们引入了患者对患者（PTP）度量，该指标评估了在整个人群中识别肿瘤病例的能力，而不是测量单个切片的性能。这种方法提供了模型可靠性更临床相关的评估。该模型的F1得分为0.98，PTP-F1得分为1.0，正确分类了测试人群中的所有患者。在分类阶段，数据有效的图像变压器（DEIT）用于从RESNET152教师模型中提取视觉变压器（VIT）模型。DEIT被选为其在小数据集上有效训练的能力。蒸馏分类器在20个时期后达到0.92，而RESNET152模型达到0.97，尽管计算成本较高，但达到了0.97。这项研究表明，在具有挑战性的情况下对脑肿瘤的可靠检测和分类方面有了显着的进步，从而提供了实用应用的潜力。