高效轻量级视觉变换器DCT-HistoTransformer及其在组织病理图像分析中的应用

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本研究针对传统视觉变换器在组织病理图像分析中的应用面临的数据标注成本高及计算负担重的问题，提出了一种新颖的轻量级乳腺癌分类方法。通过结合离散余弦变换注意力和MobileConv的并行处理途径，我们显著提升了分类效率和准确性，模型在二分类任务中达到96.00%的准确率，展示了在减少对大量标注数据依赖的同时，仍能实现优良的分类性能。

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