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Ces dernières années, l’incidence du cancer de la thyroïde a augmenté. La détection des nodules thyroïdiens est essentielle à la fois pour la détection et le traitement du cancer de la thyroïde. Les réseaux de neurones convolutifs (CNN) ont obtenu de bons résultats dans les tâches d’analyse d’images échographiques thyroïdiennes. Cependant, en raison du champ réceptif valide limité des couches convolutionnelles, les CNN ne parviennent pas à capturer les dépendances contextuelles à longue portée, qui sont importantes pour identifier les nodules thyroïdiens dans les images échographiques. Les réseaux de transformateurs sont efficaces pour capturer des informations contextuelles à longue portée. Inspirés par cela, nous proposons une nouvelle méthode de détection des nodules thyroïdiens qui combine le squelette Swin Transformer et Faster R-CNN. Plus précisément, une image échographique est d’abord projetée dans une séquence 1D d’intégrations, qui sont ensuite introduites dans un transformateur Swin hiérarchique.
Le backbone Swin Transformer extrait les caractéristiques à cinq échelles différentes en utilisant des fenêtres décalées pour le calcul de l’auto-attention. Par la suite, un réseau pyramidal d’entités (FPN) est utilisé pour fusionner les caractéristiques de différentes échelles. Enfin, une tête de détection est utilisée pour prédire les cadres englobants et les scores de confiance correspondants. Les données recueillies auprès de 2 680 patients ont été utilisées pour mener les expériences, et les résultats ont montré que cette méthode a obtenu le meilleur score mAP de 44,8%, surpassant les lignes de base basées sur CNN. De plus, nous avons gagné en sensibilité (90,5%) que les concurrents. Cela indique que la modélisation contextuelle dans ce modèle est efficace pour la détection des nodules thyroïdiens.