Residual-SwinCA-Net：BUSIにおける悪性病変セグメンテーションのためのチャネル認識統合残差CNN-Swin Transformer

この記事では、乳房超音波（BUSI）画像における悪性病変をセグメント化するための新しい深層学習モデル、Residual-SwinCA-Netを紹介しています。このモデルは、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）とSwin Transformerを統合し、チャネル認識メカニズムと残差接続を組み込んでいます。焦点は、医療診断において重要なタスクである病変セグメンテーション、特に医用画像分析にあります。ArXivをソースとして使用していることは、これがプレプリントの研究論文であることを示しており、この研究が予備的であり、まだ査読を受けていないことを示唆しています。

• •この研究は、悪性病変のセグメンテーションという特定の医用画像タスクに焦点を当てています。
• •提案されたモデル、Residual-SwinCA-Netは、CNNとSwin Transformerを組み合わせたものです。
• •ソースはArXivであり、プレプリントの研究論文であることを示しています。