第26章:ViT+InceptionDW+FocalLoss改进|CT骨折影像二分类完整Pytorch实现(含PyQt5推理GUI)摘要:CT是临床诊断骨折的核心影像学手段,隐匿性细微骨折依靠人工阅片容易发生漏检。本文基于Pytorch框架,对ViT((1‑pt)^\gamma)B/16模型进行改进,在Transformer编码层后加入自研InceptionDW多分支深度可分离卷积模块增强局部多尺度特征提取,同时引入Focal Loss损失函数解决难样本学习问题,完成CT骨折/正常骨骼二分类任务。数据集总量3700余张CT切片,类别标签0:fracture骨折,1:normal正常。本文从业务背景、数据集说明、改进网络原理、网络结构图