结合Vision Transformer与图神经网络提升乳腺癌检测精度
计算机视觉与模式识别
2025-07-21 v1 人工智能
摘要
乳腺癌是全球女性死亡原因前列的疾病，早期检测对于提高生存率至关重要。本文提出一种创新框架，将Vision Transformer(ViT)与图神经网络(GNN)集成以增强基于CBIS-DDSM数据集的乳腺癌检测。该框架利用ViT捕获全局图像特征，以及GNN建模结构关系，实现84.2%的检测准确率，超越传统方法。此外，可解释的注意力热力图提供了模型决策过程的洞察，辅助医生在临床中应用。
引用
@article{arxiv.2507.13372,
title = {Enhancing Breast Cancer Detection with Vision Transformers and Graph Neural Networks},
author = {Yeming Cai and Zhenglin Li and Yang Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.13372},
year = {2025}
}