一.主要贡献 PG-SN用来捕获不同层次病变的分割特征，生成掩膜，给CG-CN提供予指导（精确的病灶定位信息），且与PG-SN共享编码器和解码器。 设计了一种边界损失，将其与Combo损失联合使用，以解决病变边界像素难以正确分类的问题。 T2加权的MRI图像，利用分割任务产生的分割特征和病变掩膜来提高分类任务的有效性。 二.现存问题 数据样本较少。虽然许多医疗机构可以生成大量的患者病理图像，但病

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