神经手:一种弱监督的层次化关注网络用于神经影像异常检测

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该研究提出了一种准确快速的分类网络,用于 MRI 图像中的脑肿瘤分类,其在准确性方面优于所有轻量级方法。该模型通过引入一个 l2 归一化的空间注意力机制,在训练过程中充当了对抗过拟合的正则化器。在具有挑战性的 2D T1 加权 CE-MRI 数据集上测试,该模型实现了 1.79 个百分点的性能提升。该模型的代码可在指定的 URL 上公开访问。

原文中文,约400字,阅读约需1分钟。
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