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TOOL · CL_245174 · Sep 10 · 04:00

新的S3F-Net医学成像模型融合了空间和光谱数据

研究人员开发了一种新的多模态医学图像分类网络S$^3$F-Net，它结合了空间和光谱特征学习。该双分支框架将用于空间特征的深度卷积神经网络与一种新颖的浅层光谱编码器SpectraNet相结合。SpectraNet使用一种直接在傅里叶频谱上操作的光谱滤波器层，实现了全局感受野，并比仅空间方法提高了性能，准确率提高了5.13%。该网络在BRISC2025数据集上达到了98.76%的具有竞争力的准确率，并展示了对不同病理的适应性。