基于VMamba的乳腺癌病灶辅助诊断系统
案例介绍
设计双编码器混合架构：以 VMamba-Tiny 捕获全局上下文，并行构建 FFT + DCT 频域特征金字塔分支，通过门控融合机制融合多尺度特征。
解码器采用嵌套式 U-Net++ 结构，集成基于 CARAFE 的频域感知上采样模块，并通过多尺度预测头与自适应预测融合提升边界分割精度。
构建多任务学习方案，结合 Dice Loss、动态类别平衡 Focal Loss 与先验回归损失，同时支持病灶分割、良恶性分类和临床形态学指标预测。
完成工程化落地：FastAPI 后端支持 PyTorch/ONNX 双推理引擎、模型热切换与 INT8 量化加速；前端采用 Vue.js + Element UI，并使用 Docker Compose 编排 PostgreSQL、MinIO等服务。
基于VMamba的乳腺癌病灶辅助诊断系统
案例介绍
系统完成面向乳腺超声图像的病灶分割、良恶性分类、BI-RADS 分级评估、生物标志物提取与结构化诊断报告生成流程。
设计双编码器混合架构：以 VMamba-Tiny 捕获全局上下文，并行构建 FFT + DCT 频域特征金字塔分支，通过门控融合机制融合多尺度特征。
解码器采用嵌套式 U-Net++ 结构，集成基于 CARAFE 的频域感知上采样模块，并通过多尺度预测头与自适应预测融合提升边界分割精度。
构建多任务学习方案，结合 Dice Loss、动态类别平衡 Focal Loss 与先验回归损失，同时支持病灶分割、良恶性分类和临床形态学指标预测。
完成工程化落地：FastAPI 后端支持 PyTorch/ONNX 双推理引擎、模型热切换与 INT8 量化加速；前端采用 Vue.js + Element UI，并使用 Docker Compose 编排 PostgreSQL、MinIO等服务。
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