BrainAid
一种用于脑肿瘤MRI影像四分类的轻量级混合深度学习模型，结合CNN与视觉Transformer（ViT）架构，并引入可解释AI模块，可在树莓派等边缘设备上部署
时间轴 (近 90 天)
BrainAid系统采用CNN与视觉Transformer（ViT）混合架构，用于脑肿瘤四分类任务（胶质瘤、脑膜瘤、垂体瘤、无肿瘤）。
BrainAid在公开数据集上取得了98%的精确率、98%的F1分数和98%的准确率。
BrainAid的性能指标超越了VGG16、Inception-V3、ResNet-50等标准模型。
BrainAid已部署在Raspberry Pi（树莓派）上运行，验证了其在低资源环境中的可行性。
BrainAid集成了可解释AI（XAI）模块，使模型决策过程可视化，帮助临床医生理解模型关注的影像区域。
BrainAid展示的是公开数据集上的实验结果，距离真实临床部署还需要跨机构、前瞻性的外部验证，并报告不同亚组上的性能差异。
BrainAid的定位是充当一道前置筛查与决策辅助环节，不替代放射科医师。
全部知识事实 (7)
BrainAid的定位是充当一道前置筛查与决策辅助环节，不替代放射科医师。
50%待验证BrainAid在公开数据集上取得了98%的精确率、98%的F1分数和98%的准确率。
50%待验证BrainAid的性能指标超越了VGG16、Inception-V3、ResNet-50等标准模型。
50%待验证BrainAid系统采用CNN与视觉Transformer（ViT）混合架构，用于脑肿瘤四分类任务（胶质瘤、脑膜瘤、垂体瘤、无肿瘤）。
50%待验证BrainAid集成了可解释AI（XAI）模块，使模型决策过程可视化，帮助临床医生理解模型关注的影像区域。
50%待验证BrainAid展示的是公开数据集上的实验结果，距离真实临床部署还需要跨机构、前瞻性的外部验证，并报告不同亚组上的性能差异。
50%待验证BrainAid已部署在Raspberry Pi（树莓派）上运行，验证了其在低资源环境中的可行性。
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