基于门控注意力和小波变换的胶囊内窥镜多分类研究

本研究解决了胶囊内窥镜视频帧中肠胃异常自动分类的有效性问题。通过将全维度门控注意力机制与小波变换技术相结合，模型能够聚焦于内窥镜图像中最关键的区域，提高对微妙特征的检测能力。该模型在不平衡的数据集上取得了92.76%的训练精度和94.81%的平衡精度，显示出显著的分类准确性和临床应用潜力。