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《用ViT做医疗影像分类更准》
例如，脑肿瘤亚型分类中，ViT在小样本组（n=1,200）的F1-score为0.78，而EfficientNet为0.85。，远超传统CNN方案。在LIDC-IDRI肺结节数据集（20,000+样本）上，ViT（基于Swin Transformer变体）达到92.8%准确率，而ResNet-50为87.1%。当自监督预训练、联邦学习与可解释性技术成熟，ViT将从“研究热点”蜕变为“临床标配”——在资源有限的基层医院，它可能成为医生的“智能影像助手”，将早期癌症检出率提升20%以上。更关键的是，ViT在。
——来自博客 https://blog.csdn.net/jaxzheng/article/details/156585791
ViT在医疗影像分类中平均准确率比CNN高4.7%(单选)
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