CheX-DS：基于DenseNet和Swin Transformer的肺部X光图像分类改进方法

本研究解决了自动诊断胸部疾病中长期标签多标签数据分类的问题，提出了CheX-DS模型，通过集成学习结合了DenseNet和Swin Transformer的优势。研究发现，该模型在处理数据不平衡方面表现出色，能够有效提升肺部X光图像分类的准确性，平均AUC评分达到83.76%。