轻量级快速双线性卷积网络用于MRI图像脑疾病分类
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究针对当前脑疾病分类中高精度与计算效率难以兼顾的问题，提出了Lite-FBCN，这是一种创新的轻量级快速双线性卷积网络。相较于传统双网络模型，Lite-FBCN采用单网络架构，大幅降低计算负担，并在特征提取及池化环节进行了优化，实验结果表明其在准确性与效率之间达到了良好的平衡，适用于资源受限的临床环境。
本研究提出了一种轻量级快速双线性卷积网络Lite-FBCN，解决了脑疾病分类中高精度与计算效率难以兼顾的问题。Lite-FBCN采用单网络架构，降低了计算负担，并在特征提取及池化环节进行了优化。实验结果表明，Lite-FBCN在准确性与效率之间达到了良好的平衡，适用于资源受限的临床环境。
