比26模型更准更快
可解释且轻量化，分类准确率超越现有方法，并在多中心数据上验证了跨域稳健性。
Lingling, Yuan · Li, Chen · Zhang, Jinghua · 孙洪赞 · Rahaman, Md Mamunur · Grzegorzek, Marcin · Li, Xiaoyan
iScience 2026
通过多分支轻量感受野模块设计，模型计算开销低，适合部署在资源受限的病理工作站。
集成注意力模块和事后激活量化、多阶段特征图可视化，让分类依据透明可查，辅助医生信任模型判断。
在胃癌、食管癌 PD-L1 预测及另一个结直肠数据集上表现稳定，外部验证支持跨域稳健性。