提升脑肿瘤多类别分类的效率——来自Vision Mamba模型在迁移学习中的新见解
原文中文，约2200字，阅读约需6分钟。发表于：。本研究解决了脑肿瘤分类中存在的多样性和复杂形态的挑战，提出了一种基于Vision Mamba模型的迁移学习方法。研究发现，Vim模型在分类精度上达到了100%的准确率，显示出其在临床应用中的巨大潜力，提供了一种轻量高效的新方法用于医疗影像分类。
本研究提出了一种基于Vision Mamba模型的迁移学习方法，成功解决脑肿瘤分类的复杂性，分类准确率达到100%。该方法在医疗影像分类中展现出巨大潜力。
