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本文提出了一种部分信息分解框架,用于选择最具信息量的MRI对比对,以使用轻量级3D U-Net进行脑肿瘤分割,在保持性能的同时降低计算成本。
本文提出了一种替代架构,使用径向基函数(RBF)网络,消除了深度神经网络,并以闭合形式找到全局最优解,无需迭代训练。还回顾了其他非DNN方法,如KANs和k-NN检索,并通过案例研究展示了增强的可解释性和更快的训练速度。