本文著录格式：Xiaoyan Jiang, Shuihua Wang, Yudong Zhang. Vision transformer promotes cancer diagnosis: A comprehensive review. Expert Systems with Applications, 2024, 252, Part A: 124113.
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Vision transformer promotes cancer diagnosis A comprehensive review .pdf
成果简介：
基于医学图像的癌症检测和分类对于早期诊断和治疗具有重要意义。视觉转换器(Vision transformer, ViT) 是一种基于Transformer架构的深度学习模型。通过应用该模型，能够在各种计算机视觉和医学图像分析任务中取得优越的性能。该文章综述了ViT应用于基于医学图像的癌症AI诊断的研究进展，并从图像处理任务、数据集、模型、计算需求和空间信息等五个方面进行了讨论分析。研究表明，ViT在基于医学图像的癌症诊断中取得了很大成效，在图像分类、图像重建、图像检测、图像分割、图像配准、图像融合等任务中展现了明显优势。在这些任务研究中，最常见的是癌症图像的分类和分割。该方法在多任务学习、多模态学习、模型的通用性、泛化能力和可解释性等方面，仍有很大的改进空间，同时还面临着模型规模和性能相互制约的影响。同时，用于癌症诊断的ViT训练模型具有一定的改进潜力，自监督学习和半监督学习机制下的ViT模型也是一个值得深入研究的方向。此外，轻量级的注意力模块设计，基于移动网络的ViT，以及3D ViT技术的发展，将推动基于医学图像的癌症诊断更加准确、高效。
期刊介绍:
Expert Systems With Applications创刊于1990年，双月刊，由Elsevier出版商出版，期刊被SCIE收录，2024年最新影响因子7.5，JCR分区为一区。
Expert Systems With Applications致力于有关于智能系统的设计、开发、测试、实现或管理等研究领域，并为这些系统的开发和管理提供实用指南。期刊收录范围包括智能系统技术在金融、会计、工程、市场营销、审计、法律、采购、项目管理、风险评估、信息管理、信息检索、危机管理、股票交易、战略管理、网络管理、电信、智能数据库管理系统、医药、化学、人力资源管理、生产管理、经济学和能源等领域的研究应用论文。
投稿方式（链接）：https://www.editorialmanager.com/eswa/default.aspx
作者简介:
蒋小艳，现为南京特殊教育师范学院人工智能学院副教授，江苏省高校“青蓝工程”优秀青年骨干教师培养对象。主要从事智能图像处理、残疾人教育康复工程等研究。主持研究全国教育科学“十三五”规划教育部重点立项课题1项、江苏省高校哲学社会科学重大项目1项，江苏省教育科学规划重点课题1项、江苏省高校自然科学研究面上项目1项、江苏省高校哲学社会科学基金资助项目1项、江苏省社科应用研究精品工程课题1项、江苏省教改立项课题1项；参与研究省厅级课题多项；公开发表论文30余篇。
（文/蒋小艳 倪盈盈 审核/张伟锋）