使用集成的 CNN-Transformer 在医学图像中捕捉局部和全局特征
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本文介绍了一种名为可控集成变换器和 CNN（CETC）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（CNN）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。模型架构包括三个主要组件：卷积编码器块（CEB），转置卷积解码器块（TDB）和变换器分类块（TCB）。实验结果明显表明了 CETC 模型的优越性，并强调其在准确高效地分析医学图像方面的潜力。
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。
