En el mundo de la medicina, la clasificación precisa de adenomas tubulares neoplásicos durante las colonoscopias es crucial para reducir el riesgo de desarrollar cáncer colorrectal. Sin embargo, la interpretación histopatológica subjetiva sigue siendo una limitación en la evaluación de displasia de bajo grado. Los avances en patología digital y aprendizaje profundo ofrecen nuevas oportunidades para identificar patrones morfológicos sutiles y finos asociados con la progresión maligna, que pueden ser imperceptibles para el ojo humano.
En este contexto, el equipo de Q2BSTUDIO se enorgullece en presentar XtraLight-MedMamba, un marco de aprendizaje profundo ultraligero basado en espacio de estados para la clasificación de adenomas tubulares neoplásicos a partir de imágenes completas de biopsias. Esta arquitectura combina un extractor de características poco profundo basado en ConvNext con una visión paralela mamba para modelar eficazmente las dependencias de largo y corto alcance y lograr una generalización de imagen. La integración del módulo de Atención Espacial y de Canal (SCAB) mejora la extracción de características multiescala, mientras que el Clasificador Ortogonal No Negativo Fijo (FNOClassifier) permite una reducción sustancial de parámetros y una mejor generalización.
Nuestro modelo XtraLight-MedMamba fue evaluado en un conjunto de datos curado obtenido de pacientes con adenomas tubulares de bajo grado, estratificados en cohortes de casos y controles en función del desarrollo posterior de cáncer colorrectal. Los resultados fueron impresionantes, con una precisión del 97.18% y un puntaje F1 de 0.9767, utilizando aproximadamente 32,000 parámetros, superando a las arquitecturas basadas en transformadores y mamba convencionales con una complejidad de modelo significativamente mayor.
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