级联膨胀卷积方法用于Mpox病变分类

本研究解决了Mpox病毒在视觉上与其他皮肤病变疾病相似所带来的诊断挑战，提出了一种新颖的级联膨胀组注意力（CAGA）模块，以增强多尺度特征表示并优化计算效率。通过将CAGA与EfficientViT-L1集成，我们的方法在MCSI数据集上达到了0.98%的最新性能，同时将模型参数减少了37.5%，能够在资源有限的医疗环境中广泛应用。