arXiv cs.CV· Chuxi Nan, Di Wu, Hongming Guo, Ning Cao, Xiaohui Zhu, Zhaoting Shi, Jiawei Li·· 6 小时前AI 评分22
多模态融合实现乳腺纤维腺瘤与叶状肿瘤的细粒度分类
Multimodal Fusion for Fine-Grained Classification of Breast Fibroadenoma and Phyllodes Tumors
AI 导读
研究团队构建了病理确诊的 FAPT-M 多模态数据集，包含 910 名患者的超声图像、结构化临床属性和超声诊断描述，并提出临床引导的多模态框架，融合 DenseNet 视觉编码、CLIP 式文本编码与轻量临床编码。在患者级五折交叉验证下，该方法取得 77.64% 准确率、73.38% F1 和 89.74% AUC，优于 CNN、Transformer 及视觉语言基线。
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