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作者及机构
本研究由Hulin Kuang（IEEE会员）、Yahui Wang、Jin Liu、Jie Wang、Quanliang Cao、Bo Hu、Wu Qiu（IEEE会员）和Jianxin Wang（IEEE高级会员）共同完成。作者团队来自多个机构，包括：
- 中南大学计算机科学与工程学院生物信息学湖南省重点实验室
- 华中科技大学武汉国家强磁场中心
- 华中科技大学同济医学院附属协和医院神经内科
- 华中科技大学生命科学与技术学院

研究发表于IEEE Transactions on Medical Imaging，2024年6月第43卷第6期，论文题目为《Hybrid CNN-Transformer Network with Circular Feature Interaction for Acute Ischemic Stroke Lesion Segmentation on Non-Contrast CT Scans》。

学术背景
研究领域：本研究属于医学影像分析领域，聚焦急性缺血性卒中（Acute Ischemic Stroke, AIS）的病灶分割。
研究动机：非对比CT（Non-Contrast CT, NCCT）是临床诊断AIS的主流成像技术，但其低对比度、噪声和伪影使得病灶分割极具挑战性。现有方法（如基于CNN或Transformer的模型）存在局限性：CNN难以建模长程依赖关系，而Transformer需要大量标注数据且缺乏归纳偏置（inductive bias）。
研究目标：提出一种混合CNN与Transformer的网络架构，通过循环特征交互（Circular Feature Interaction）和双侧差异学习（Bilateral Difference Learning），实现NCCT图像中AIS病灶的精准分割。

研究流程
1. 网络架构设计
- 并行编码器：设计CNN编码器（基于nnUNet框架）和Transformer编码器（HybridFormer模块），分别提取局部和全局特征。
- CNN编码器：采用3D卷积层，通过下采样生成多尺度特征。
- Transformer编码器：提出新型HybridFormer块，结合池化操作（无参数）和深度卷积（DWBlock）以增强归纳偏置。
- 多级特征聚合（MFA）：融合编码器最后3层的特征，通过三线性插值和逐点卷积（PWConv）对齐尺度。
- 循环特征交互模块（CFI）：
- CNN-to-Transformer（C2T）块：利用通道注意力（CA）和空间注意力（SA）调整Transformer特征。
- Transformer-to-CNN（T2C）块：通过全局特征优化CNN特征。
- 共享CNN解码器：引入双侧差异学习模块（BDL），在高层语义空间学习脑部左右半球的差异特征，避免复杂的图像配准操作。

1. 实验设计与数据集

   • 数据集：
     
     • AISD公开数据集：397例NCCT扫描（发病至CT时间<24小时），按305/40/52划分训练/验证/测试集。
       
     • 私有数据集A：350例NCCT扫描（发病至CT时间小时），按245/35/70划分。
       
     • 外部验证集：32例NCCT扫描（来自武汉协和医院金银湖院区）。
       
   • 对比方法：包括9种2D方法和8种3D方法（如TransUNet、nnUNet、EIS-Net等）。
     
   • 评估指标：Dice系数、Hausdorff距离（HD95）、平均对称表面距离（ASSD），以及体积分析的Pearson相关系数、AUC等。
     

2. 训练与优化

   • 使用PyTorch框架，在NVIDIA Tesla V100 GPU上训练。
     
   • 损失函数：Dice损失与交叉熵损失的加权组合（α=β=1）。
     
   • 优化器：SGD，初始学习率0.01，采用多项式衰减策略。
     

主要结果
1. 分割性能
- 在AISD数据集上，Dice达61.63±20.07%，HD95为32.73±32.35 mm，显著优于17种对比方法（p<0.005）。
- 在私有数据集A上，Dice为46.74±23.90%，HD95为15.79±9.16 mm。
- 外部验证中，Dice为43.51±28.86%，显示强泛化能力。

1. 体积分析

   • 分割病灶体积与真实体积高度相关（AISD：r=0.972；外部集：r=0.893）。
     
   • 以70 ml为阈值分类时，AUC达0.909，kappa为0.876，表明模型可为临床决策（如血管内治疗）提供支持。
     

2. 消融实验

   • 并行编码器：仅使用CNN或Transformer时，Dice分别下降2.74%和3.62%。
     
   • HybridFormer：移除DWBlock导致Dice下降1.83%。
     
   • CFI模块：替换为简单拼接操作后，Dice下降2.56%。
     
   • BDL模块：移除后Dice下降1.5%，且参数仅减少0.05M。
     

结论与价值
1. 科学价值：
- 提出首个结合循环特征交互和双侧差异学习的混合网络，解决了CNN与Transformer特征融合的难题。
- HybridFormer通过池化和深度卷积增强归纳偏置，在小规模医学数据上表现优异。
2. 应用价值：
- 为AIS早期诊断提供自动化工具，减少对MRI的依赖。
- 病灶体积和位置信息可辅助临床决策（如治疗选择及预后评估）。

研究亮点
1. 方法创新：
- 循环特征交互模块（CFI）实现CNN与Transformer特征的动态互补。
- BDL模块在高层语义空间建模脑部对称性差异，避免预处理配准。
2. 性能优势：
- 参数量仅38.94M，模型大小297.41MB，在计算效率与精度间取得平衡。
- 在超急性期（发病小时）数据上表现优于现有方法。

其他发现
- 在脑肿瘤（BraTS2019）和胰腺分割任务中，该模型Dice分别达83.4%和64.9%，展示跨任务潜力。
- 与大型模型SAM对比：在AISD上，SAM需人工提示且Dice仅35.29%，而本研究方法为全自动且性能更优。

局限性与展望
1. 模型参数量较大，未来可探索轻量化设计。
2. 需更多NCCT数据以进一步提升鲁棒性。