arXiv · AI· Muhammad Muhtasim Shahriar, M. F. Mridha, Md. Rakibul Islam·· 7 小时前AI 评分31
LENS-GRF：用于痤疮严重程度分级的排列不变病损证据网络及门控残差融合
LENS-GRF: Permutation-Invariant Lesion Evidence Network with Gated Residual Fusion for Acne Severity Grading and Multi-Rater Clinical Oracle Analysis
AI 导读
LENS-GRF 在 ACNE04 数据集自动化推理准确率达 80.82%。 该网络结合 Vision Transformer 与 YOLO11s 建议生成病损嵌入，通过门控残差融合实现排列不变聚合。在外部 PLSBRACNE01 队列中准确率降至 35.00%，证实目前尚需更可靠的病损检测与验证以支持临床应用。
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