Scalable Residual Feature Aggregation Framework with Hybrid Metaheuristic Optimization for Robust Early Pancreatic Neoplasm Detection in Multimodal CT Imaging

📄 arXiv: 2512.23597v1 📥 PDF

作者: Janani Annur Thiruvengadam, Kiran Mayee Nabigaru, Anusha Kovi

分类: cs.CV, cs.IR

发布日期: 2025-12-29

💡 一句话要点

提出基于混合元启发式优化的可扩展残差特征聚合框架，用于多模态CT影像中早期胰腺肿瘤的稳健检测。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 胰腺肿瘤检测 多模态CT影像 残差特征聚合 元启发式优化 深度学习 医学影像分析 特征选择

📋 核心要点

  1. 现有胰腺肿瘤检测方法难以应对肿瘤对比度低、患者解剖结构差异大的挑战，导致检测精度不足。
  2. 论文提出SRFA框架，结合MAGRes-UNet分割、DenseNet-121特征提取和混合元启发式特征选择，增强肿瘤特征并提高泛化能力。
  3. 实验结果表明，该模型在准确率、F1分数和特异性方面均优于传统CNN和Transformer模型，证明了其在早期胰腺肿瘤检测中的有效性。

📝 摘要（中文）

早期胰腺肿瘤的检测是一个主要的临床难题，主要是因为肿瘤可能以最小的对比边缘出现，并且在CT扫描中患者的解剖结构存在很大的差异。这些复杂性需要通过一个有效的、可扩展的系统来解决，该系统可以帮助增强细微视觉线索的显著性，并提供多模态成像数据的高度泛化能力。本研究提出了一个可扩展的残差特征聚合（SRFA）框架来满足这些条件。该框架集成了一个预处理流程，然后使用MAGRes-UNet进行分割，这有效地使胰腺结构更加可见并隔离感兴趣区域。使用具有残差特征存储的DenseNet-121来提取特征，以允许深度分层特征在不损失属性的情况下进行聚合。更进一步，使用混合HHO-BA元启发式特征选择策略，保证了最佳的特征子集细化。为了进行分类，该系统基于一种新的混合模型进行训练，该模型集成了对全局的关注能力，即Vision Transformer（ViT），以及EfficientNet-B3的高表示效率。采用包含SSA和GWO的双重优化机制来微调超参数，以增强更大的鲁棒性和更少的过拟合。实验结果支持性能的显著提高，所提出的模型达到了96.23%的准确率，95.58%的F1分数和94.83%的特异性，该模型明显优于传统的CNN和现代基于Transformer的模型。这些结果突出了SRFA框架作为早期检测胰腺肿瘤的有用工具的可能性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多模态CT影像中早期胰腺肿瘤检测的难题。现有方法在处理肿瘤对比度低、患者解剖结构差异大以及数据泛化性差等问题时存在局限性，导致检测精度不高，难以满足临床需求。

核心思路：论文的核心思路是构建一个可扩展的残差特征聚合（SRFA）框架，通过多阶段处理增强肿瘤区域的特征表达，并利用混合元启发式优化算法选择最优特征子集，从而提高检测的准确性和鲁棒性。这种设计旨在克服传统方法在特征提取和选择方面的不足。

技术框架：SRFA框架包含以下主要模块：1) 预处理：对CT影像进行预处理，以提高图像质量。2) 分割：使用MAGRes-UNet分割胰腺结构，并隔离感兴趣区域。3) 特征提取：利用DenseNet-121提取深度分层特征，并采用残差连接存储特征信息。4) 特征选择：使用混合HHO-BA元启发式算法选择最优特征子集。5) 分类：使用集成了Vision Transformer (ViT) 和 EfficientNet-B3 的混合模型进行分类，并通过SSA和GWO双重优化机制微调超参数。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了SRFA框架，将分割、特征提取、特征选择和分类整合到一个统一的流程中。2) 采用了混合HHO-BA元启发式算法进行特征选择，提高了特征选择的效率和准确性。3) 构建了ViT和EfficientNet-B3的混合分类模型，并使用双重优化机制微调超参数，增强了模型的鲁棒性和泛化能力。

关键设计：1) MAGRes-UNet分割网络用于精确分割胰腺区域。2) DenseNet-121的残差连接用于保留深层特征信息。3) HHO-BA混合元启发式算法结合了两种算法的优点，提高了特征选择的效率。4) ViT和EfficientNet-B3混合模型结合了Transformer的全局关注能力和EfficientNet的表示效率。5) SSA和GWO双重优化机制用于微调模型的超参数，防止过拟合。

📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的SRFA框架在胰腺肿瘤检测中取得了显著的性能提升，达到了96.23%的准确率，95.58%的F1分数和94.83%的特异性。与传统的CNN和基于Transformer的模型相比，该模型在各项指标上均表现出更优的性能，验证了SRFA框架的有效性和优越性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于临床胰腺肿瘤的早期辅助诊断，帮助医生更准确地识别肿瘤，提高诊断效率。该框架具有可扩展性，可以应用于其他医学影像分析任务，例如其他器官的肿瘤检测或病灶分割。未来，该研究可以进一步扩展到多中心、多模态数据，提高模型的泛化能力和临床实用性。

📄 摘要（原文）

The early detection of pancreatic neoplasm is a major clinical dilemma, and it is predominantly so because tumors are likely to occur with minimal contrast margins and a large spread anatomy-wide variation amongst patients on a CT scan. These complexities require to be addressed with an effective and scalable system that can assist in enhancing the salience of the subtle visual cues and provide a high level of the generalization on the multimodal imaging data. A Scalable Residual Feature Aggregation (SRFA) framework is proposed to be used to meet these conditions in this study. The framework integrates a pipeline of preprocessing followed by the segmentation using the MAGRes-UNet that is effective in making the pancreatic structures and isolating regions of interest more visible. DenseNet-121 performed with residual feature storage is used to extract features to allow deep hierarchical features to be aggregated without properties loss. To go further, hybrid HHO-BA metaheuristic feature selection strategy is used, which guarantees the best feature subset refinement. To be classified, the system is trained based on a new hybrid model that integrates the ability to pay attention on the world, which is the Vision Transformer (ViT) with the high representational efficiency of EfficientNet-B3. A dual optimization mechanism incorporating SSA and GWO is used to fine-tune hyperparameters to enhance greater robustness and less overfitting. Experimental results support the significant improvement in performance, with the suggested model reaching 96.23% accuracy, 95.58% F1-score and 94.83% specificity, the model is significantly better than the traditional CNNs and contemporary transformer-based models. Such results highlight the possibility of the SRFA framework as a useful instrument in the early detection of pancreatic tumors.