小细胞肺癌组织切片分类换用谱域双线性Transformer：准确率0.9697，参数只有MLP-Mixer的三成
小细胞肺癌的病理切片分类需要同时看清细胞核的高频纹理和组织的远距离空间关系，卷积网络受固定感受野限制，纯Transformer又难以刻画细粒度核纹理。SCLC-SBT把频域通道重标定放进浅层、把卷积与二维选择性状态空间的双分支放进最深层，在1974张切片的二分类基准上取得0.9697准确率、0.9728 F1和0.9971 AUC，在七项指标中的五项上点估计最优。相对六个最强基线，297例测试集上的差异未达统计显著，因此其明确优势在于以约17M参数和7.0G FLOPs维持有竞争力的精度。