Coarse-Fine Transformer

新型Transformer模型提升MRI癌症预测能力

研究人员开发了MMA-Former，一种用于从MRI扫描中预测胆管癌周围神经侵袭（PNI）的新型3D架构。该模型采用粗细Transformer结构进行多尺度特征提取，并引入了窗口特定混合头注意力机制。该机制通过将3D窗口路由到专门的注意力头来实现自适应特征提取，增强了专业化并减少了冗余。在对168例MRI扫描的评估中，MMA-Former的AUC达到了0.752，优于现有的CNN和Transformer基线模型。