模型背景

在深度学习领域，模型的高效性和准确性一直是研究者们关注的焦点。LMBF-Net的提出源于对轻量级网络架构和注意力机制的深入研究，旨在解决医学图像分割中的多特征分割问题。

在LMBF-Net之前，SPAN模型通过结合注意力机制和轻量残差网络，在CVPR上取得了显著的性能提升，推理时间大幅缩短。这些研究为LMBF-Net的设计提供了重要的理论基础和实践经验，推动了高效神经网络在医学图像分析领域的应用。

核心创新点

LMBF-Net模型在多个方面实现了创新性突破，显著提升了医学图像分割的性能和效率。其核心创新点主要体现在以下几个方面：

1. 轻量级多路径设计

• 采用Multipath Residual Block (MRB)结构，同时处理多个尺度的特征

• 降低模型复杂度，提高计算效率

1. 双向注意力机制

• 引入Focal Modulation Attention Block (FMAB)

• 优化特征提取和融合过程

• 增强模型对复杂医学图像的理解能力