在實際的醫療診斷場景中，計算成本和所需的診斷精度之間的權衡取捨是至關重要的。CWT-Net的設計考慮到了這一點，通過其雙分支架構，能夠在不同的計算資源下進行靈活調整。首先，醫療技術人員可以根據具體的診斷需求選擇合適的模型深度和參數設置，以平衡計算成本和診斷精度。例如，在需要快速診斷的情況下，可以選擇較淺的模型以提高運算速度，而在需要高精度的情況下，則可以使用更深的模型來獲取更詳細的特徵。此外，CWT-Net的多任務學習能力使其能夠在同一模型中同時進行超分辨率和其他分析任務，從而提高效率並降低計算成本。最終，通過這種靈活的設計，CWT-Net能夠在不同的臨床場景中提供最佳的應用效果，確保在計算成本和診斷精度之間達成良好的平衡。