基于标签噪声对比学习的肺癌淋巴结转移鉴别

基于标签噪声对比学习的肺癌淋巴结转移鉴别

在现代医学影像诊断中，深度学习技术的应用已经成为一种趋势。然而，深度学习模型的训练高度依赖于高质量的标注数据，这使得标签噪声成为一个不可忽视的问题。标签噪声不仅会影响模型的准确性，还可能导致模型的过拟合，从而降低其在实际应用中的鲁棒性。为了应对这一挑战，本文提出了一种基于标签噪声对比学习的肺癌淋巴结转移鉴别方法。

一、标签噪声的挑战

在医学影像数据中，标签噪声通常来源于人为标注错误、数据采集过程中的误差以及病理特征的复杂性等因素。这些噪声标签会导致模型在训练过程中学习到错误的信息，从而影响其对新数据的预测能力。特别是在肺癌淋巴结转移的诊断中，准确的标签对于模型的训练至关重要，因为错误的诊断可能会导致严重的临床后果。

二、标签噪声样本选择模型（NLSS）

为了减轻标签噪声对模型训练的影响，我们提出了一种标签噪声样本选择（NLSS）模型。该模型通过以下几个步骤来增强模型的鲁棒性：

混合增强图像输入：首先，我们将混合增强图像作为输入，以提取图像的分布式特征表示。混合增强技术可以增加数据的多样性，从而提高模型的泛化能力。

对比损失函数：引入对比损失函数，通过比较样本预测标签分布与其真实标签分布的相似性来评估样本。对比损失函数能够有效地识别出那些可能包含噪声标签的样本。

样本选择：根据对比损失函数的评估结果，选择那些标签噪声较小的样本进行训练。这一步骤可以有效地减少噪声标签对模型训练的干扰。

标签重分配：在样本选择的基础上，通过标签重分配模块的伪标签提升策略，重新纠正噪声标签的监督信息。伪标签提升策略能够利用模型的预测结果来修正错误的标签，从而进一步提高模型的准确性。

三、实验验证

为了验证所提出模型的有效性，我们以非小细胞肺癌（NSCLC）患者的PET/CT数据集为例进行了实验。实验结果表明，NLSS模型在肺癌淋巴结转移状态的诊断中表现优异，显著降低了标签噪声的干扰。具体来说，与传统的对比模型相比，NLSS模型在准确性、灵敏度和特异性等指标上均有一定的提升。

四、结语

标签噪声是深度学习模型在医学影像诊断中面临的一个重要挑战。本文提出的标签噪声样本选择（NLSS）模型，通过混合增强图像输入、对比损失函数、样本选择和标签重分配等步骤，有效地减轻了标签噪声对模型训练的影响。实验结果表明，NLSS模型在肺癌淋巴结转移鉴别中具有较高的鲁棒性和准确性。未来，我们将进一步优化该模型，并探索其在其他医学影像诊断任务中的应用。

黄浩

重庆医科大学附属第一医院金山医院