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内容提要
南京农业大学团队提出了Microscopic-Mamba模型，结合CNN和SSM的优势，解决显微图像分类问题。该模型通过PSFFN和MIFA模块增强特征处理能力，在多个医学图像数据集上表现优异，适合实际医疗应用。
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关键要点
- 南京农业大学团队提出Microscopic-Mamba模型，结合CNN和SSM的优势，解决显微图像分类问题。
- Microscopic-Mamba模型通过PSFFN和MIFA模块增强特征处理能力。
- 该模型在多个医学图像数据集上表现优异，适合实际医疗应用。
- 现有的CNN和Transformer模型在处理长距离依赖关系和计算复杂度方面存在局限。
- Microscopic-Mamba模型采用双分支结构，分别用于局部特征提取和全局特征建模。
- 模型在RPE数据集上实现了87.60%的总体准确率和98.28%的曲线下面积，优于现有方法。
- 该模型轻量级设计，参数数量仅为110万，适合计算资源有限的环境。
- 消融研究表明，MIFA模块和PSFFN对模型性能提升至关重要。
- Microscopic-Mamba模型有望成为自动化医疗诊断的标准工具，提高疾病识别的准确性。
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