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【糖尿病视网膜病变分级-显著优于最先进的方法】DiffMIC：局部和全局分析 + 扩散模型医学图像分类
DiffMIC：基于扩散模型的医学图像分类方法 DiffMIC的核心思想糖尿病视网膜病变分级 网络结构去噪扩散模型：提升特征清晰度双粒度条件引导（DCG）：融合局部和全局分析条件特定的最大均值差异（MMD）正则化：增强局部及全局特征学习和一致性 训练推理总损失函数训练细节推理阶段 DiffMIC的核心思想 论文链接：https://arxiv.org/pdf/230
DiffMIC：融合局部和全局分析，基于扩散模型的医学图像分类方法
DiffMIC：基于扩散模型的医学图像分类方法 DiffMIC的核心思想糖尿病视网膜病变分级 网络结构去噪扩散模型：提升特征清晰度双粒度条件引导（DCG）：融合局部和全局分析条件特定的最大均值差异（MMD）正则化：增强局部及全局特征学习和一致性 训练推理总损失函数训练细节推理阶段 DiffMIC的核心思想 论文链接：https://arxiv.org/pdf/230