AI与世界难题 · 医学与药物研发 · Nature (computational biology) · 2026-10-24
SCLC-SBT：用于小细胞肺癌组织病理图像分类的光谱-双线性Transformer
原标题: SCLC-SBT: a spectral-bilinear transformer for small cell lung cancer histopathology image classification
为了将小细胞肺癌（SCLC）组织病理图像分类为正常或SCLC，作者提出了SCLC-SBT，这是一种分层的光谱-双线性Transformer（Spectral-Bilinear Transformer），能够同时捕捉高频细胞核纹理和长程组织依赖关系。在包含1,974张图像的基准数据集上，该模型的准确率达到0.9697，AUC达到0.9971，在所比较的11种架构中，有七项指标中的五项取得了最佳点估计值。该优势相对于十一个基线中的五个具有统计学显著性，但相对于最强的六个基线则不显著，因此作者将其表述为具有竞争力乃至更优。