“`html
Microscopic-Mamba: Революционная гибридная модель, объединяющая CNN и SSM для эффективной и точной классификации медицинских микроскопических изображений
Микроскопическое изображение играет важную роль в современной медицине как неотъемлемый инструмент для исследователей и врачей. Эта технология позволяет детально изучать биологические структуры на клеточном и молекулярном уровне, облегчая диагностику заболеваний и патологий. Однако классификация и интерпретация таких изображений требуют специализированных знаний и значительных временных затрат, что приводит к неэффективностям в диагностике. В условиях роста объема медицинских данных возросла потребность в автоматизированных, эффективных и точных инструментах для классификации микроскопических изображений.
Проблема
Одной из ключевых проблем в классификации медицинских изображений является эффективная интерпретация и классификация сложных изображений. Ручная классификация медленна и подвержена несоответствиям из-за субъективности оценки человека. Традиционные методы машинного обучения, такие как сверточные нейронные сети (CNN), имеют свои ограничения в извлечении глобальных зависимостей по всему изображению. С другой стороны, vision transformers (ViTs) известны своей эффективностью в моделировании глобальных зависимостей, но страдают от высокой вычислительной сложности. Существующие методы решения этих ограничений, включая гибридные подходы и уменьшенные ViTs, часто сопряжены либо с уменьшением точности, либо с ухудшением вычислительной эффективности. Таким образом, существует нужда в более эффективных моделях, которые могут обрабатывать как локальную, так и глобальную информацию без значительной вычислительной нагрузки.
Решение
Модель Microscopic-Mamba разработана исследовательской группой с участием Nanjing Agricultural University, National University of Defense Technology, Xiangtan University, Nanjing University of Posts and Telecommunications, and Soochow University, чтобы эффективно классифицировать микроскопические изображения. Эта гибридная модель объединяет преимущества CNN в извлечении локальных признаков с эффективностью State Space Models (SSMs) в моделировании долгосрочных зависимостей. Модель Microscopic-Mamba демонстрирует превосходную производительность на пяти общественных медицинских датасетах, обеспечивая высокую точность при низкой вычислительной нагрузке, делая ее идеальным инструментом для реальных медицинских приложений.
В конечном итоге модель Microscopic-Mamba значительно продвигает классификацию медицинских изображений. Благодаря сочетанию преимуществ CNN и SSM, этот гибридный подход успешно решает ограничения предыдущих методов, предлагая решение, которое является вычислительно эффективным и высокоточным.
“`
