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一种新型通道增强残差CNN-Transformer及区域边界学习用于乳腺癌检测
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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
本研究提出了一种新型混合框架CB-Res-RBCMT，旨在提高乳腺超声图像癌症检测的准确性。该框架结合了残差卷积神经网络和视觉变换器，显著增强了对细微对比度和纹理变异的识别能力，最终在标准数据集上实现了95.57%的F1分数和95.63%的准确率。
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关键要点
- 本研究提出了一种新型混合框架CB-Res-RBCMT。
- 该框架旨在提高乳腺超声图像癌症检测的准确性。
- 框架结合了残差卷积神经网络和视觉变换器。
- 显著增强了对细微对比度和纹理变异的识别能力。
- 在标准数据集上实现了95.57%的F1分数和95.63%的准确率。
- 展现了更优的诊断性能。
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