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关键词
connectional style contextual representation learning model
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基于连接式引导的上下文表示学习用于脑疾病诊断
提出一种基于连接方式的上下文表示学习模型 (CS-CRL),用于多种脑病的诊断,特别是具有视觉变换 (ViT) 编码器和掩码重建作为代理任务和格拉姆矩阵来指导连通信息的表示,能够更好地聚合特征和提取全局上下文。实验结果表明,其在六个数据集和
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