Systematic Evaluation of Vision Transformers for Automated Cervical Cancer Classification: Optimization, Statistical Validation, and Clinical Interpretability

En 3 lignesÉtude d'optimisation systématique de Vision Transformers (ViT-Tiny) pour le dépistage du cancer du col utérin sur le dataset Herlev (917 images). Configuration optimale : 94,9%-95,2% de précision en validation croisée avec augmentation horizontale et pondération de classe (0,7 x 1,3). Grad-CAM valide l'interprétabilité clinique : attention sur noyaux, limites cellulaires et texture chromatinienne.

Résumé généré par Claude — vérifié par l'humain