本研究提出了一种新型混合框架CB-Res-RBCMT，用于乳腺癌检测。该框架结合了残差卷积神经网络和视觉变换器，通过区域和边界特征提取，显著提高了细微对比度和纹理变异的识别能力，最终在标准数据集上取得了95.57%的F1分数和95.63%的准确率。