Vision Transformer-based Dual-Stream Self-Supervised Pretraining Network for Retinal OCT Classification
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内容提要
本研究提出了一种基于视觉变换器的双流自监督预训练网络ViT-2SPN，旨在解决OCT诊断工具的数据集不足和隐私问题。通过OCTMNIST数据集进行自监督预训练，该方法在分类任务中实现了0.93的平均AUC和0.77的准确率，显著优于现有方法。
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