HCMAN乳腺癌检测模型论文发布

Simon Hadush Nrea等作者在arXiv发布论文，提出混合跨模态注意力网络（HCMAN），将乳腺钼靶图像与结构化临床数据通过Transformer跨模态注意力机制融合，用于乳腺癌早期检测。 据论文，该模型在埃塞俄比亚四家转诊医院1024名患者的2560张钼靶图像（经活检确诊标注）上开发验证，达到97.8%准确率、97.2%灵敏度、98.3%特异性和0.987的AUC，优于仅用图像的基线。论文称其轻量架构可在标准医院工作站部署，CPU推理时间低于2秒。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。