論文の概要: SCKansformer: Fine-Grained Classification of Bone Marrow Cells via Kansformer Backbone and Hierarchical Attention Mechanisms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09931v2
• Date: Mon, 30 Sep 2024 13:39:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-01 22:00:36.566020
• Title: SCKansformer: Fine-Grained Classification of Bone Marrow Cells via Kansformer Backbone and Hierarchical Attention Mechanisms
• Title（参考訳）: SCKansformer: Kansformer Backboneと階層的アテンション機構による骨髄細胞の微細な分類
• Authors: Yifei Chen, Zhu Zhu, Shenghao Zhu, Linwei Qiu, Binfeng Zou, Fan Jia, Yunpeng Zhu, Chenyan Zhang, Zhaojie Fang, Feiwei Qin, Jin Fan, Changmiao Wang, Yu Gao, Gang Yu,
• Abstract要約: そこで本研究では,骨髄血球の詳細な分類モデルであるSCKansformerを提案する。 このモデルは、Kansformer、SCConvCD、Global-Local Attentionを統合している。 骨マーロウ血球微細粒度分類データセットを用いて,本モデルの有効性を検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.300958118264054
• License:
• Abstract: The incidence and mortality rates of malignant tumors, such as acute leukemia, have risen significantly. Clinically, hospitals rely on cytological examination of peripheral blood and bone marrow smears to diagnose malignant tumors, with accurate blood cell counting being crucial. Existing automated methods face challenges such as low feature expression capability, poor interpretability, and redundant feature extraction when processing high-dimensional microimage data. We propose a novel fine-grained classification model, SCKansformer, for bone marrow blood cells, which addresses these challenges and enhances classification accuracy and efficiency. The model integrates the Kansformer Encoder, SCConv Encoder, and Global-Local Attention Encoder. The Kansformer Encoder replaces the traditional MLP layer with the KAN, improving nonlinear feature representation and interpretability. The SCConv Encoder, with its Spatial and Channel Reconstruction Units, enhances feature representation and reduces redundancy. The Global-Local Attention Encoder combines Multi-head Self-Attention with a Local Part module to capture both global and local features. We validated our model using the Bone Marrow Blood Cell Fine-Grained Classification Dataset (BMCD-FGCD), comprising over 10,000 samples and nearly 40 classifications, developed with a partner hospital. Comparative experiments on our private dataset, as well as the publicly available PBC and ALL-IDB datasets, demonstrate that SCKansformer outperforms both typical and advanced microcell classification methods across all datasets. Our source code and private BMCD-FGCD dataset are available at https://github.com/JustlfC03/SCKansformer.
• Abstract（参考訳）: 急性白血病などの悪性腫瘍の発生率と死亡率は著しく上昇している。 臨床的には、病院は悪性腫瘍の診断に末梢血と骨髄の腫れの細胞診を頼りにしており、正確な血球計数が重要である。 既存の自動手法では、低機能表現能力、低解釈性、高次元マイクロイメージデータを処理する際の冗長な特徴抽出といった課題に直面している。 そこで本研究では,これらの課題に対処し,分類精度と効率を向上させる,骨髄血球の詳細な分類モデルであるSCKansformerを提案する。 このモデルは、Kansformer Encoder、SCConv Encoder、Global-Local Attention Encoderを統合している。 Kansformer Encoder は従来の MLP 層を Kan に置き換え、非線形な特徴表現と解釈性を改善した。 SCConv EncoderはSpatial and Channel Restruction Unitsと共に、特徴表現を強化し、冗長性を低減している。 Global-Local Attention Encoderは、Multi-head Self-AttentionとLocal Partモジュールを組み合わせて、グローバル機能とローカル機能の両方をキャプチャする。 我々は,1万以上のサンプルと40近い分類を含むBMCD-FGCDを用いて,パートナー病院で開発された骨髄血球微細粒度分類データセットを用いて,本モデルの有効性を検証した。 プライベートデータセットとPBCおよびALL-IDBデータセットの比較実験は、SCKansformerがすべてのデータセットで典型的なマイクロセル分類法と高度なマイクロセル分類法の両方より優れていることを示した。 ソースコードとプライベートBMCD-FGCDデータセットはhttps://github.com/JustlfC03/SCKansformer.comで公開されています。

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