arXiv cs.LG· Simon Hadush Nrea (Mekelle University, Mekelle, Ethiopia), Filimon Gidey Gebremichael (Mekelle University, Mekelle, Ethiopia), Gebrekirstos Hagos Gebrekirstos (Clinical Oncologist London School of Hygiene and Tropical Medicine London, UK), Yaecob Girmay Gezahegn (Mekelle University, Mekelle, Ethiopia)·· 10 小时前AI 评分22
HCMAN：融合乳腺钼靶与临床数据的混合跨模态注意力网络，用于低资源地区早期乳腺癌检测
Hybrid Cross-Modal Attention Network for Early Breast Cancer Detection in Low-Resource Clinical Settings
AI 导读
混合跨模态注意力网络（HCMAN）通过 Transformer 跨模态注意力机制融合乳腺钼靶图像与结构化临床数据，在埃塞俄比亚四家转诊医院 1,024 名患者的 2,560 张钼靶图像上实现 97.8% 准确率、97.2% 敏感度、98.3% 特异度和 0.987 的 AUC，显著优于纯图像基线。
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