BriefGPT - AI 论文速递
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通过对比多尺度病理图像分析实现准确且可解释的神经母细胞瘤诊断
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内容提要
本研究针对神经母细胞瘤的病理诊断中主观性强、准确性不一致的问题，提出了一种基于对比学习的多尺度特征融合模型CMSwinKAN。该模型通过改进Swin Transformer架构，提高了可解释性和准确性，并有效捕获了组织的全局和局部特征。实验表明，CMSwinKAN表现优于现有的病理特定模型，具有显著的临床应用潜力。
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