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使用集成的 CNN-Transformer 在医学图像中捕捉局部和全局特征
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种名为可控集成变换器和CNN的突破性分类模型，用于医学图像的分析。该模型通过结合卷积神经网络和变换器的强大功能，有效捕捉医学图像中的局部和全局特征。实验结果表明该模型在准确高效地分析医学图像方面具有优越性。
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关键要点
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本文介绍了一种名为可控集成变换器和CNN（CETC）的分类模型。
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该模型用于医学图像的分析，结合了卷积神经网络和变换器的功能。
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模型有效捕捉医学图像中的局部和全局特征。
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模型架构包括卷积编码器块（CEB）、转置卷积解码器块（TDB）和变换器分类块（TCB）。
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实验结果表明CETC模型在医学图像分析方面具有优越性和潜力。
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