Large Kenel Multi-Scale Contrast Former for CIN Grades Prediction
Rattachement africain : cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Cervical cancer is the second most common cancer in women worldwide. Colposcopy is an integral part of cervical intraepithelial neoplasia (CIN) and cervical cancer screening, but it has a high misdiagnosis rate [1]. In this paper, a multi-scale feature contrast transformer based on colposcopic images was constructed to classify different CIN grades. We propose a multi-scale comparator based on pixel position information, which extracts and compares features of two different scales, and learns features of different scales to distinguish images more accurately. Experimental results show that the classification accuracy of the proposed model framework reaches 96.61%.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Large Kenel Multi-Scale Contrast Former for CIN Grades Prediction
- Date Crossref
- 26/10/2024
- Éditeur
- IEEE
- Type
- proceedings-article
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Où se fait cette recherche
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Southwest University of Science and Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Mianyang Third People's Hospital Mianyang First People' pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
Southwest University of Science and Technology et Mianyang First People' — Mianyang Third People's Hospital.
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