本研究解决了脑肿瘤分类中存在的多样性和复杂形态的挑战，提出了一种基于vision mamba模型的迁移学习方法。研究发现，vim模型在分类精度上达到了100%的准确率，显示出其在临床应用中的巨大潜力，提供了一种轻量高效的新方法用于医疗影像分类。
本研究提出了一种基于vision mamba模型的迁移学习方法，成功解决脑肿瘤分类的复杂性，分类准确率达到100%。该方法在医疗影像分类中展现出巨大潜力。
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