基于视觉递归模型的脑卒中分类基线模型 Stro-VIGRU
计算机视觉与模式识别
2025-11-25 v1
摘要
脑卒中在全球范围内造成主要死亡和残疾,早期识别是成功治疗的关键要素之一。使用 CT 扫描诊断脑卒中比较常见,该方法快速且易于获取,但手动分析可能需要时间且可能出错。在本工作中,提出了一个基于预训练视觉转换器的迁移学习框架用于脑卒中早期识别。冻结 ViT 模型的一些编码器块,其余部分允许进行微调以学习脑卒中特定特征。提取的特征作为输入提供给单层双向 GRU 执行分类。通过数据增强处理类别不平衡问题。该模型在脑卒中数据集上实现了 94.06% 的分类准确率。
引用
@article{arxiv.2511.18316,
title = {Stro-VIGRU: Defining the Vision Recurrent-Based Baseline Model for Brain Stroke Classification},
author = {Subhajeet Das and Pritam Paul and Rohit Bahadur and Sohan Das},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.18316},
year = {2025}
}
备注
Presented at the International Conference on Computational Intelligence and Data Communication, Accepted for publication in the Taylor and Francis Conference Proceedings