Multimodal Fusion for Fine-Grained Classification of Breast Fibroadenoma and Phyllodes Tumors
乳腺纤维腺瘤与叶状肿瘤细粒度分类的多模态融合
机构 * School of Integrated Circuits, Wuxi Vocational College of Science and Technology(集成电路学院,无锡科学技术职业技术学院) ; School of Advanced Technology, Xi’an Jiaotong-Liverpool University(先进科技学院,西安交通大学利物浦大学) ; Shanghai Gem Science and Technology Co., Ltd.(上海 gems 科技有限公司) ; Department of Oncology, Shanghai Medical College, Fudan University(肿瘤科,复旦大学上海医学院) ; Department of Medical Ultrasound, Fudan University Shanghai Cancer Center(医学超声科,复旦大学上海癌症中心)
专题命中 医学影像融合 :multimodal fusion(title);分类 cs.CV
AI总结 针对B超下乳腺纤维腺瘤和叶状肿瘤高度重叠导致误诊的问题,构建FAPT-M多模态数据集,提出临床引导的多模态框架,集成视觉、文本和临床特征,通过自适应调制、跨模态Transformer和双路径表示学习,实现细粒度分类,准确率77.64%,AUC 89.74%。