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HIFUSE:HIERARCHICALMULTI-SCALEFEATUREFUSIONNETWORKFORMEDICALIMAGECLASSIFICATIONHIFUSE：用于醫(yī)學(xué)圖像分類的分層多尺度特征融合網(wǎng)絡(luò)日期：2025.4.8匯報人：。。。摘要在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的推動下，醫(yī)學(xué)圖像分類得到了快速發(fā)展。由于卷積核的感受野大小固定，很難捕獲醫(yī)學(xué)圖像的全局特征。盡管基于自注意的Transformer可以對長程依賴關(guān)系進(jìn)行建模，但它具有較高的計算復(fù)雜性，并且缺乏局部歸納偏差。大量研究表明，全局和局部特征對圖像分類至關(guān)重要。然而，醫(yī)學(xué)圖像具有許多噪聲、分散的特征、類內(nèi)變異和類間相似性。提出了一種三分支層次多尺度特征融合網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)HiFuse，作為一種新的醫(yī)學(xué)圖像分類方法?？梢詮亩喑叨葘哟稳诤蟃ransformer和CNN的優(yōu)勢(混合模型)，而不破壞各自的建模，從而提高各種醫(yī)學(xué)圖像的分類精度。設(shè)計了局部和全局特征塊的并行層次結(jié)構(gòu)，以在不同語義尺度上有效地提取局部特征和全局表示，具有在不同尺度上建模的靈活性和與圖像大小相關(guān)的線性計算復(fù)雜性。此外，設(shè)計了一種自適應(yīng)層次特征融合塊（HFF塊），以綜合利用在不同層次上獲得的特征。HFF塊包含空間注意力、通道注意力、殘差反向MLP以及自適應(yīng)融合每個分支的各種尺度特征之間的語義信息的快捷方式本文方法本文方法本文方法使用并行結(jié)構(gòu)從全局和局部特征塊中提取醫(yī)學(xué)圖像的全局和局部信息，通過HFF塊融合不同層次的特征，下采樣步驟，最終獲得分類結(jié)果本文方法全局特征塊中的自注意可以捕獲空間和時間全局信息，在一定程度上，HFF塊將傳入的全局特征饋送到通道注意力（CA）機(jī)制中局部特征被輸入到空間注意力（SA）機(jī)制中，以增強(qiáng)局部細(xì)節(jié)并抑制不相關(guān)區(qū)域。最后，每個注意力產(chǎn)生的結(jié)果和融合路徑將

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