AsyCMST：用于多模态超声结节识别的非对称跨模态时空学习方法

韩宏成|田志强|王明浩|张宇彤|张东|郭秦波|江珏|郭辉|杜少毅|王娟

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  我们提出了AsyCMST，这是一种用于多模态超声结节诊断的非对称跨模态网络。
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  一种新的跨模态时空注意力机制增强了CEUS和BUS的特征融合效果。
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  多任务时空模块通过自排序和分割来捕捉关键的CEUS和BUS模式。
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  AsyCMST的性能优于现有方法，为超声结节识别提供了可靠的解决方案。