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MV-Swin-T | 纯Transformer架构引入新型移位窗口注意力完成多视图空间特征的交互

乳腺癌在全球范围内是导致女性癌症相关死亡的第二大主要原因,也是影响女性最常见的癌症[1]。早期检测主要依赖于筛查式乳房X光摄影,包括四张图像——每侧乳房从不同角度拍摄两张:从侧面的斜位(MLO)和从上方的头尾位(CC)。尽管传统的深度学习方法在乳腺癌分类中主要关注单一视角的分析,但放射科医生在乳房X光检查中同时评估所有视角,认识到提供关键肿瘤信息的重要相关性。这突显了在医疗保健中跨视角数据分析识别异常和做出诊断的重要性,以及基于多视角或多图像的计算机辅助诊断(CAD)方案相对于基于单图像的CAD方案的优势。在乳腺癌分类和检测的最新研究中,应用了深度学习技术,取得了有希望的结果。许多当前的研究[2, 3, 4]旨在融合多视角架构,这些架构受到放射科医生多视角分析的启发,从而为更强大、性能更高的模型做出贡献。

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