0.5M参数换性能暴涨？这个超声分类插件太香

🔥值得收藏等级：夯爆了！

📄 论文标题： 属性引导双分支框架：即插即用提升超声图像分类性能与可解释

🔥 必读原因
✅ MICCAI 2025顶会，即插即用零门槛，不改变任何现有架构，参数量仅多0.5~1.3M！
✅ 首次将医学属性先验以即插即用形式注入，用CLIP文本编码器构建属性语义空间！
✅ 双分支自适应融合，基线分支负责常规分类，属性分支提供临床语义证据。
✅ 多骨干、多任务、多数据集全面验证。

🏷️ 论文关键词
ultrasound image classification（超声图像分类）、attribute guidance（属性引导）、interpretable AI（可解释人工智能）、medical image analysis（医学图像分析）、clinical prior（临床先验）、plug-and-play module（即插即用模块）、vision-language model（视觉-语言模型）、adaptive fusion（自适应融合）


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