Multi-stage framework using transformer models, feature fusion and ensemble learning for enhancing eye disease classification
6.5
来源：
Nature
发布时间：
2025-08-20 09:32
摘要：
本研究提出了一种多阶段框架（MST-EDS）用于眼病分类，结合Transformer模型和集成学习，显著提高了分类准确性，达到97.163%。该方法为眼病的早期诊断提供了新的思路。
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关键证据
研究提出了一种多阶段框架用于眼病分类
实验结果显示MST-EDS-RF模型的准确率达到97.163%
使用了Kaggle的基准数据集进行验证
真实性检查
否
AI评分总结
本研究提出了一种多阶段框架（MST-EDS）用于眼病分类，结合Transformer模型和集成学习，显著提高了分类准确性，达到97.163%。该方法为眼病的早期诊断提供了新的思路。