本文介绍了一种名为可控集成变换器和CNN的突破性分类模型，用于医学图像的分析。该模型通过结合卷积神经网络和变换器的强大功能，有效捕捉医学图像中的局部和全局特征。实验结果表明该模型在准确高效地分析医学图像方面具有优越性。

使用集成的 CNN-Transformer 在医学图像中捕捉局部和全局特征
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