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高效迁移学习CNN在多癌种检测中实现高精度

研究人员开发了一种计算高效的卷积神经网络（CNN），该网络利用迁移学习从生物医学图像中进行多癌种检测。这种轻量级模型旨在降低计算复杂性，使其适用于资源有限的环境。该CNN在脑癌检测中达到了90.85%的高准确率，在肺癌检测中达到了98.64%，在肾癌检测中达到了99.92%。通过在一个癌种上进行预训练，然后在其他癌种上进行微调，该模型与几种最先进的预训练架构相比，表现出了优越的性能。