摘要

本文介绍了一种基于深度融合模型和细粒度梯度保留的脑肿瘤分类方法。该研究针对脑肿瘤早期诊断的重要性，提出了一种结合预训练的ResNet152V2和修改后的VGG16模型的创新架构。通过精心设计的细调过程，确保了深层神经网络中细粒度的梯度得以保留，这对于有效的脑肿瘤分类至关重要。该解决方案采用了多种图像处理技术来提高图像质量，并在Figshare和Kaggle数据集上分别达到了98.36%和98.04%的惊人准确率。此外，该架构具有流线型的配置，仅有2.8百万可训练参数，并通过8位量化将模型大小从289.45 MB显著减少到73.881 MB，确保了在资源受限区域的边缘设备上的顺畅部署。Grad-CAM的使用提高了模型的可解释性，为决策过程提供了有价值的见解。

原理

该研究的核心在于提出一种新的融合架构，该架构结合了ResNet152V2和修改后的VGG16模型的特征提取能力。ResNet152V2通过其残差连接解决了深度神经网络中的梯度消失问题，而修改后的VGG16则通过直接使用第三、第四和第五卷积块的特征来保留细粒度信息。这两个模型的特征通过一个双注意力模块进行融合，该模块同时考虑了通道和空间注意力，以优先处理重要特征。随后，这些特征被传递给XGBoost进行最终分类。通过这种方式，模型不仅能够有效地分类脑肿瘤，还能在资源受限的环境中高效运行。

流程

该研究的工作流程包括数据预处理、模型构建和模型量化三个主要步骤。在数据预处理阶段，使用了两个公开数据集，并通过区域选择、自适应直方图均衡化、数据增强和调整大小等技术来提高图像质量。模型构建阶段，首先从ResNet152V2和修改后的VGG16中提取特征，然后通过双注意力模块进行融合，并最终使用XGBoost进行分类。模型量化阶段，通过8位量化技术压缩模型，使其在保持性能的同时大幅减少模型大小。整个流程确保了模型在资源受限环境中的高效部署和运行。

应用

该研究提出的脑肿瘤分类模型具有广泛的应用前景，特别是在医疗资源有限的发展中地区。其高准确率和低资源需求使其成为远程诊断和实时监测的理想选择。此外，该模型的可解释性通过Grad-CAM得到了增强，有助于提高医疗专业人员对模型决策的信任。随着进一步的研究和优化，该模型有望在全球范围内推广，特别是在需要快速和准确脑肿瘤诊断的紧急情况下。