Redes neurais de difusão adiabática em gráfico para classificação de imagens de tumores mamários com mudança de distribuição

Key Points

• A precisão da classificação de imagens melhora sob condições de mudança de distribuição, particularmente para tumores mamários.
• O método emprega redes neurais de difusão adiabática, alcançando ganhos significativos de desempenho.
• A análise em diversos conjuntos de dados destaca a robustez do modelo proposto em variados cenários de imagem.
• As implicações indicam potencial para ferramentas diagnósticas aprimoradas na detecção do câncer de mama, necessitando de validação adicional.