利用视觉转换器改善肺癌的诊断和预后：一项范围性综述
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。通过对基于视觉转换器的人工智能方法在肺癌成像应用方面的最新发展进行综述，本文提供了对视觉转换器如何提高肺癌的人工智能和深度学习方法的性能的关键洞察。此外，该综述还确定了推动该领域发展的数据集。视觉转换器是研究人员的首选之一，然而也报告了许多其他结构，其中将视觉转换器与卷积神经网络或 UNet...
本文综述了基于视觉转换器的人工智能方法在肺癌成像应用方面的最新发展，提供了性能提升的关键洞察。视觉转换器与卷积神经网络或UNet模型相结合，用于发展肺癌应用的人工智能方法。计算复杂性和临床相关性是未来研究的重要因素。该综述为医疗保健领域的研究人员提供了宝贵的见解，推进肺癌诊断和预后的最新技术。
