Enhanced Breast Cancer Classification by Integrating CNN and ViT on the CBIS-DDSM Mammography Dataset
Diese Studie schlägt ein neuartiges hybrides Deep-Learning-Framework vor, das Convolutional Neural Networks (CNN) und Vision Transformer (ViT) integriert, um die lokale Merkmalsextraktion effektiv mit der globalen Kontextanalyse zu kombinieren und dadurch eine verbesserte Genauigkeit bei der Klassifizierung von Brustkrebs auf dem CBIS-DDSM-Mammographie-Datensatz zu erreichen.
Originalarbeit lizenziert unter CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Dies ist eine KI-generierte Erklärung des untenstehenden Papers. Sie wurde nicht von den Autoren verfasst oder gebilligt. Für technische Genauigkeit konsultieren Sie das Originalpaper. Vollständigen Haftungsausschluss lesen
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