Aysan Ghayouri Pirsoltan

新框架通过双视角乳腺X线摄影融合增强乳腺癌分类

研究人员开发了一种新颖的以Token为中心的框架，通过有效融合头尾（CC）和内侧斜位（MLO）视图的信息来改进乳腺X线摄影图像的乳腺癌分类。该方法利用冻结的视觉Transformer骨干网络，并将视图间交互重新构建为结构化的Token级通信，专用的融合Token促进了跨多个Transformer深度的双向信息交换。在VinDr-Mammo数据集上的实验显示，与现有的融合基线相比，BI-RADS评估的二元分类AUC提高了0.10，取得了显著的改进。