arXiv:2511.12382v1 Announce Type: cross 
Abstract: Medical image analysis for complex tasks such as severity grading and disease subtype classification poses significant challenges due to intricate and similar visual patterns among classes, scarcity of labeled data, and variability in expert interpretations. Despite the usefulness of existing attention-based models in capturing complex visual patterns for medical image classification, underlying architectures often face challenges in effectively distinguishing subtle classes since they struggle to capture inter-class similarity and intra-class variability, resulting in incorrect diagnosis. To address this, we propose AGGRNet framework to extract informative and non-informative features to effectively understand fine-grained visual patterns and improve classification for complex medical image analysis tasks. Experimental results show that our model achieves state-of-the-art performance on various medical imaging datasets, with the best improvement up to 5% over SOTA models on the Kvasir dataset.

تم اقتراح إطار AGGRNet لتحسين تصنيف الصور الطبية، حيث يتناول التحديات مثل الأنماط البصرية المعقدة، ونقص البيانات المعلّمة، وتباين تفسيرات الخبراء. تكافح النماذج الحالية المعتمدة على الانتباه في تمييز الفئات الدقيقة، مما يؤدي إلى تشخيصات غير صحيحة. يهدف AGGRNet إلى استخراج ميزات معلوماتية وغير معلوماتية لفهم الأنماط البصرية الدقيقة بشكل أفضل. تظهر النتائج التجريبية أن AGGRNet يحقق أداءً رائدًا في مجموعات بيانات التصوير الطبي المختلفة.

Se ha propuesto el marco AGGRNet para mejorar la clasificación de imágenes médicas, abordando desafíos como patrones visuales complejos, escasez de datos etiquetados y variabilidad en las interpretaciones de expertos. Los modelos existentes basados en atención tienen dificultades para distinguir clases sutiles, lo que resulta en diagnósticos incorrectos. AGGRNet tiene como objetivo extraer características informativas y no informativas para comprender mejor los patrones visuales finos. Los resultados experimentales muestran que AGGRNet logra un rendimiento de vanguardia en varios conjuntos de …

Le cadre AGGRNet a été proposé pour améliorer la classification des images médicales, en s'attaquant à des défis tels que des motifs visuels complexes, un nombre limité de données étiquetées et la variabilité des interprétations des experts. Les modèles basés sur l'attention existants ont du mal à distinguer les classes subtiles, ce qui entraîne des diagnostics incorrects. AGGRNet vise à extraire à la fois des caractéristiques informatives et non informatives pour mieux comprendre les motifs visuels fins. Les résultats expérimentaux indiquent qu'AGGRNet atteint des performances de pointe sur d…

The AGGRNet framework has been proposed to enhance medical image classification, addressing challenges such as complex visual patterns, limited labeled data, and variability in expert interpretations. Existing attention-based models struggle with distinguishing subtle classes, leading to incorrect diagnoses. AGGRNet aims to extract both informative and non-informative features to better understand fine-grained visual patterns. Experimental results indicate that AGGRNet achieves state-of-the-art performance across various medical imaging datasets.

AGGRNet: Selective Feature Extraction and Aggregation for Enhanced Medical Image Classification

One More Thing in AI – Your Shortcut to AI Mastery

AGGRNet: Selective Feature Extraction and Aggregation for Enhanced Medical Image Classification

Was this article worth reading? Share it

One More Thing in AI

LucidQuery AI

Attentive AI

AIPortalX

Extracta.ai

Grasp.info

Ready to build your own newsroom?