提出乳腺超声分割分类双向任务交互解码器

Abdullah Al Shafi 等作者提出一种用于乳腺超声病灶分割与分类联合建模的双向任务交互解码器：其任务交互模块（TIM）在四个层级上让分割与分类两个分支交换潜在特征，自适应交互加权（AIW）单元则按图像和层级，依据激活离散程度为两个方向设定一份共享的 softmax 预算。 作者称，在 BUSI 和 BUSI-WHU 两个数据集上（划分时，重复图像归入同一分区；对 BUSI-WHU，同一患者的图像也归入同一分区），该模型平均 IoU 超过 CNN、Transformer、多任务及同骨干基线，分别达到 72.9% 和 85.4%。论文同时公开了代码与数据划分。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。