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Updated: Sep 20, 2025

Application of Deep Learning-Based Medical Image Segmentation via Orbital Computed Tomography
04:48

Application of Deep Learning-Based Medical Image Segmentation via Orbital Computed Tomography

Published on: November 30, 2022

3.0K

在转移学习中提高记忆效率,用于高分辨率医疗图像分类.

Yijin Huang, Pujin Cheng, Roger Tam

    IEEE transactions on neural networks and learning systems
    |May 23, 2025
    PubMed
    概括

    精细粒度提示调整加 (FPT+) 是一种新的参数效率转移学习方法,用于医学图像分类. 在使用最小参数的前提下,FPT+显著降低了内存消耗,并优于其他方法.

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    科学领域:

    • 人工智能的人工智能
    • 计算机视觉 计算机视觉
    • 医疗成像医学成像

    背景情况:

    • 大规模预训练模型对于下游任务至关重要,但完整的微调在计算上是昂贵的.
    • 参数效率转移学习 (PETL) 提供了一个具有成本效益的替代方案,但面临着越来越大的模型和输入大小的挑战,特别是在内存消耗方面.
    • 高分辨率医疗图像分类需要高效的适应方法,因为大数据需求.

    研究的目的:

    • 引入细粒度提示调加 (FPT+),一种新的PETL方法.
    • 解决PETL中高内存消耗的挑战,用于高分辨率的医疗图像分类.
    • 展示FPT+在降低内存和参数使用量,同时保持性能方面的有效性.

    主要方法:

    • FPT+使用轻量级的侧网和冷的大型预训练模型 (LPM).
    • 高分辨率图像由LPM处理以提取特征,而低采样图像则训练侧网络以最大限度地减少内存.
    • 细粒度提示和融合模块使侧网能够利用LPM的中间激活.

    主要成果:

    • 与现有的PETL方法相比,FPT+显著降低了训练记忆的消耗.
    • 在八个不同的医学图像数据集上实现了卓越的性能.
    • 与ViT-B模型的完整微调相比,只需要1.03%的可学习参数和3.18%的内存.

    结论:

    • FPT+为高分辨率医疗图像分类提供了一种高效的PETL方法.
    • 该方法有效平衡性能,参数效率和内存减少.
    • FPT+提供了一个实用的解决方案,用于适应大型模型,以医疗成像任务有限的资源.

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    Published on: November 30, 2022

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