English(EN) An Attention-Guided Global and Local Fusion Framework for Lesion-Focused Image Classification

新框架通过注意力引导融合增强病灶聚焦图像分类

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-09-07 04:00

研究人员开发了一种新颖的注意力引导深度学习框架，旨在改进病灶聚焦图像分类。该框架基于DenseNet-121构建，能够自适应地融合全局上下文信息和病灶特异性局部特征。通过使用梯度加权类激活映射（Grad-CAM）来突出相关区域，以及使用卷积块注意力模块（CBAM）进行精细特征提取，该模型能够动态地在全局和局部表示之间进行权衡。在合成数据集和基准数据集（包括皮肤和番石榴叶图像）上的评估表明，其性能优于仅独立使用全局或局部特征的方法，达到了高准确率。 AI

影响该框架有望提高医学图像分析中的诊断准确性和透明度。

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arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Mst Shafia Tasnima, Md Samaun Elaheea, Tanjim Taharat Aurpab, Md Musfique Anwar · 2026-09-07 04:00

一种用于病灶聚焦图像分类的注意力引导全局与局部融合框架

arXiv:2609.04791v1 Announce Type: new Abstract: Lesion-focused image classification presents a core analytical challenge, as discriminative signals are often sparse, spatially dispersed, and easily obscured by background noise, while conventional convolutional neural networks (CN…

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