swin transformer实现乳腺癌病理图像分类的工作流程图?
时间: 2025-03-30 12:00:35 浏览: 41
### Swin Transformer用于乳腺癌病理图像分类的工作流程
Swin Transformer 是一种基于窗口的分层变压器架构,它通过滑动窗口机制捕捉多尺度特征,在医学影像领域具有广泛应用潜力。以下是其应用于乳腺癌病理图像分类的具体工作流程:
#### 工作原理概述
Swin Transformer 的核心在于利用分层结构提取局部和全局特征[^1]。对于乳腺癌病理图像分类任务,模型可以通过 T2T(Token-to-Token)模块逐步细化特征表示,从而增强对病变区域的关注能力[^3]。
#### 数据预处理阶段
在实际应用中,原始病理图像通常较大且分辨率高,因此需要对其进行裁剪或分割成较小的子图以便输入网络。这些子图作为训练样本送入 Swin Transformer 进行学习。此外,还需要标注每张图片对应的类别标签(例如正常/恶性),以支持监督学习模式下的参数优化过程[^2]。
#### 模型构建部分
采用 PyTorch 或 TensorFlow 等深度学习框架搭建完整的神经网络体系结构如下所示:
```python
import torch.nn as nn
from timm.models.swin_transformer import swin_base_patch4_window7_224
class BreastCancerClassifier(nn.Module):
def __init__(self, num_classes=2):
super(BreastCancerClassifier, self).__init__()
# 加载预训练好的 Swin Transformer 基础版本
self.backbone = swin_base_patch4_window7_224(pretrained=True)
# 替换最后一层全连接层适应新的分类数目
in_features = self.backbone.head.in_features
self.backbone.head = nn.Linear(in_features, num_classes)
def forward(self, x):
return self.backbone(x)
```
此代码片段定义了一个简单的二元分类器类 `BreastCancerClassifier` ,其中使用了来自 TIMM 库中的 Swin Transformer 预训练权重初始化骨干网路,并调整输出维度匹配目标问题的需求。
#### 训练与评估环节
完成上述准备工作之后即可进入正式迭代更新权值的操作步骤当中去。具体而言就是按照常规做法设置好损失函数(如交叉熵Loss),挑选合适的优化算法(SGD或者Adam等),再配合早停策略防止过拟合现象发生等等措施来提升泛化性能表现水平。
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### 工作流程图描述
下面给出一个简化版的工作流示意图形说明整个操作链条的关键节点构成情况:

> 注:由于无法直接嵌入真实图片文件,请自行绘制类似的图表展示各主要组成部分之间的逻辑关系联结方式。
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