«`html
Микроскопический Мамба: инновационная гибридная модель, объединяющая сверточные нейронные сети CNN и SSM для эффективной и точной классификации медицинских микроскопических изображений
Микроскопическое изображение имеет критическое значение в современной медицине как неотъемлемый инструмент для исследователей и врачей. Однако, классификация и интерпретация этих изображений часто требуют специализированных знаний и значительных временных затрат, что приводит к неэффективности в диагностике. Новая модель Microscopic-Mamba от команды исследователей из нескольких университетов Китая была специально разработана для улучшения классификации микроскопических изображений, объединяя преимущества сверточных нейронных сетей в извлечении локальных особенностей с эффективностью State Space Models (SSM) в улавливании дальних зависимостей. Модель Microscopic-Mamba успешно решает ограничения предыдущих методов, предлагая решение, которое является вычислительно эффективным и высокоточным.
Основные характеристики модели Microscopic-Mamba
Основным элементом модели Microscopic-Mamba является ее двухветвевая структура, состоящая из сверточной ветви для извлечения локальных особенностей и SSM-ветви для моделирования глобальных особенностей. Модель также включает модуль Modulation Interaction Feature Aggregation (MIFA), разработанный для эффективного слияния глобальных и локальных особенностей. Интеграция этих двух модулей позволяет Microscopic-Mamba обрабатывать детализированную локальную информацию и широкие глобальные шаблоны, что существенно для точного анализа медицинских изображений.
Модель Microscopic-Mamba показала превосходную производительность на пяти общедоступных наборах медицинских изображений в ходе экстенсивного тестирования. На наборе данных RPE, например, Microscopic-Mamba достигла общей точности (OA) 87,60% и площади под кривой (AUC) 98,28%, превзойдя существующие методы. Легкая конструкция модели, с всего 4,49 миллиардами операций с плавающей точкой на некоторых задачах, гарантирует, что она может быть развернута в условиях ограниченных вычислительных ресурсов, сохраняя при этом высокую точность.
Итак, модель Microscopic-Mamba значительно продвигает классификацию медицинских изображений. Объединяя преимущества CNN и SSM, эта гибридная архитектура успешно решает ограничения предыдущих методов, предлагая решение, которое является как вычислительно эффективным, так и высокоточным.
«`
