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点击上方 “ 小白学视觉 ”，选择加" 星标 "或“ 置顶 ” 重磅干货，第一时间送达 写在前面 & 笔者的个人理解 近年来，随着深度学习技术的飞速发展，医学图像分类领域迎来了革命性的进步。然而，现有的基于Transformer的图像分类方法在应用于医学图像时面临诸多挑战，尤其是在特征提取能力和关键信息传递效率方面。为了解决这些问题，Stony Brook University的研究团队提出了一种创新的框架——Med-Former，它包含Local-Global Transformer模块和Spatial Attention Fusion模块，显著提升了医学图像分类的性能。 论文链接：https://papers.miccai.org/miccai-2024/500-Paper0867.html 算法网络结构 & 技术细节梳理 研究背景 医学图像分类在计算机辅助诊断(CAD)系统的发展中扮演着关键角色，但同时也面临着疾病复杂性带来的挑战。传统的卷积神经网络(CNN)在全局上下文信息提取方面存
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