肾癌诊断的深度迁移学习
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究针对肾癌诊断中缺乏有效早期诊断方法的问题，提出了一种结合深度学习和迁移学习的新框架，旨在提高诊断准确性。研究中识别了现有框架的主要局限性与优点，提供了深入的分析，并指出未来的研究方向。这项工作对肿瘤学领域的精确医学发展具有重要影响。
本文讨论了迁移学习和transformers在基于图像分析的癌症检测中的作用，通过分析医学图像，如CT扫描和MRI，可以提高癌症分类和检测的质量和性能。transformers在结肠癌检测和组织学肺癌方面取得了最佳结果。还讨论了基于图像分析的癌症检测的未来方向。
