基于多模态融合与 Transformer 的脊椎侧弯分类

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摘要：文章针对传统单一模态医学影像分类方法的不足，提出一种基于多模态融合与Transformer的脊椎侧弯分类框架。通过融合X光与MRI图像的互补信息，结合改进的ResNet-CBAM特征提取模块和Transformer自注意力机制，有效提升了复杂脊柱畸形的分类精度。实验结果表明，该方法在准确率、F1值和AUC-ROC指标上分别达到85%、82%和0.91，显著优于现有方法。（剩余6220字）

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