在手機 GPU 上執行醫學影像分割，模型大小與處理速度都會影響部署選擇。LightMIS 是一款面向 2D 二元醫學影像分割的輕量模型，透過精簡多尺度編碼器和聚合式輸出頭，減少傳統逐階解碼器帶來的重複上採樣及特徵融合運算。
模型在每個空間尺度使用 Adaptive Fusion Cascade（AFC）處理特徵；其中的 Progressive Receptive Fusion（PRF）會暫時擴展通道，配合不同深度卷積感受野及分支間逐步傳遞資訊，補足窄通道特徵的表達能力。編碼器各層輸出再由 Scale-Aligned Projection（SAP）對齊至相同解析度與通道寬度，融合後交由最後一個 AFC refinement，毋須沿用逐層上採樣的解碼結構。
在 nnU-Net v2.3.1 的共同測試流程下，研究以六個資料集、五個影像領域及五折交叉驗證評估模型。LightMIS 的區域重疊指標與明顯更大的 Mobile U-ViT、nnWNet 和 nnU-Net 接近，邊界距離結果亦具競爭力；參數量少 90.58% 至 99.61%，GFLOPs 少 82.54% 至 96.14%。
在配備 Arm Mali-G52 MC2 GPU 的手機上，各版本都達到 100% GPU 算子覆蓋率；LightMIS-T 的委派中位延遲為 53.31 毫秒，LightMIS 為 138.31 毫秒。這些結果適合參考於需要控制模型體積、運算量或手機端推理的研究與開發工作，但不代表所有裝置和醫療場景都會有相同速度或準確度。
要重現測試，需配置 nnU-Net v2.3.1，將 DRIVE、Kvasir-SEG、DSB18、BUSI、ISIC-2017 或 ISIC-2018 等資料集轉成 nnU-Net 格式，再執行 2D 規劃、預處理及五折訓練。儲存庫提供資料轉換腳本和訓練器檔案；文章草稿所據內容未包含完整命令及硬件部署流程，不能據此推斷安裝後即可直接在手機執行。
- 適用任務： 2D 二元醫學影像分割。
- 核心做法： AFC 與 PRF強化多尺度特徵，SAP 對齊並聚合編碼器輸出。
- 主要取捨： 減少參數量與 GFLOPs，並省去傳統逐階解碼器。
- 評估範圍： 六個資料集、五個影像領域，採用五折交叉驗證。
- 部署參考： 手機 Arm Mali-G52 MC2 上各版本達到完整 GPU 算子覆蓋，但延遲因版本而異。