返回
A novel multi-scale context aggregation and feature pooling network for Mpox classification
10.1016/j.bspc.2025.108254
2025-07-22
0
PRE
AI
摘要
En 中文
• 开发了一种新颖的深度学习模型，集成了多尺度上下文聚合（MSCA）和特征池化，用于猴痘皮肤疾病分类。
• 在四个多样化数据集上进行了广泛评估，并通过不同数据集的跨域实验展示了强大的泛化能力。
• 实施了Grad-CAM和LIME分析以增强可解释性，为识别猴痘病灶的决策过程提供了洞察。
• 提出的模型结合了多尺度特征提取和池化机制以提升分类性能，优于现有方法。
• 该模型基于MobileNetV2，保持了计算效率，适用于资源受限环境下的实际医学应用。
关键词:
Mpox classification
deep learning
Multi-Scale Context Aggregation
feature pooling
interpretability
MobileNetV2
期刊
IF:
4.9
论文数: 9.5K
・
被引数: 2.4W
学者
M
Mehdhar S. A. M. Al-Gaashani
H 指数:
11
论文数: 20
・
被引数: 509
A
Abduljabbar S. Ba Mahel
H 指数:
6
论文数: 16
・
被引数: 88
M
Mashael Khayyat
H 指数:
18
论文数: 80
・
被引数: 1.1K
A
Ammar Muthanna
H 指数:
34
论文数: 286
・
被引数: 4.0K
机构
U
University of Jeddah
学者数:
2.3K
论文数: 2.6K
・
被引数: 3.6K
U
university of electronic science and technology of china
学者数:
9.8K
论文数: 3.8K
・
被引数: 4
引用论文