A hybrid CNN–ViT framework with cross-attention fusion and data augmentation for robust brain tumor classification
6.5
来源：
Nature
关键字：
deep learning brain science
发布时间：
2025-11-30 15:31
摘要：
研究提出了一种新的混合CNN-ViT框架CAFNet，通过交叉注意力融合和数据增强技术，显著提高了脑肿瘤分类的准确性，测试准确率达到96.41%。该框架在处理不同大小、形状和纹理的肿瘤时表现出色，超越了传统的机器学习和深度学习模型，具有较高的临床应用潜力。
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关键证据
CAFNet显著优于传统机器学习和深度学习模型
测试准确率达到96.41%
研究涉及多项国际参考文献
真实性检查
否
AI评分总结
研究提出了一种新的混合CNN-ViT框架CAFNet，通过交叉注意力融合和数据增强技术，显著提高了脑肿瘤分类的准确性，测试准确率达到96.41%。该框架在处理不同大小、形状和纹理的肿瘤时表现出色，超越了传统的机器学习和深度学习模型，具有较高的临床应用潜力。