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准确率87.6%，南农、国防科大、苏大等发布显微图像分类AI新方法

编辑 | 萝卜皮在医学显微图像分类（MIC）领域，基于 CNN 和 Transformer 的模型得到了广泛的研究。然而，CNN 在建模长距离依赖关系方面存在短板，限制了其充分利用图像中语义信息的能力。相反，Transformer 受到二次计算复杂性的制约。为了解决这些挑战，南京农业大学、国防科技大学、湘潭大学、南京邮电大学、苏州大学组成的联合研究团队提出了一个基于 Mamba 架构的模型：Microscopic-Mamba。具体来说，该团队设计了部分选择前馈网络（PSFFN）来取代视觉状态空间模块（VSSM）的最