Enhanced Breast Cancer Classification by Integrating CNN and ViT on the CBIS-DDSM Mammography Dataset
यह अध्ययन एक नवीन हाइब्रिड डीप लर्निंग फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करता है जो स्थानीय विशेषता निष्कर्षण (local feature extraction) को वैश्विक संदर्भ विश्लेषण (global context analysis) के साथ प्रभावी ढंग से संयोजित करने के लिए कनवल्शनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) और विजन ट्रांसफॉर्मर (ViT) को एकीकृत करता है, जिससे CBIS-DDSM मैमोग्राफी डेटासेट पर बेहतर स्तन कैंसर वर्गीकरण सटीकता प्राप्त की जा सके।
मूल पेपर CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
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