English(EN) woma: a real-time foundation model and its fine-tuned models for endoscopy

新型“woma”基础模型树立内窥镜检查实时标准

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-09-15 04:00

研究人员开发了“woma”，一种用于胃肠内窥镜检查的实时基础模型，该模型在约一百万帧内窥镜图像上进行了无标签训练。该模型可以针对特定任务进行微调，例如息肉检测和病变标记。“woma”模型表现出高水平的性能，以高精度发现了 96% 的息肉，并在 92% 的帧中正确命名了解剖学标志。值得注意的是，它在单个工作站 GPU 上运行速度约为每秒 100 帧，在速度和效率方面均优于 PyTorch、ONNX Runtime 和 TensorRT 等流行框架。 AI

影响为医学影像中的实时人工智能模型性能设定了新的基准，有可能加速其在临床环境中的应用。

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Thang Tran, Lan Dang · 2026-09-15 04:00

woma：一种实时基础模型及其用于内窥镜检查的微调模型

arXiv:2609.15130v1 Announce Type: cross Abstract: woma is a real-time foundation model for gastrointestinal endoscopy: a network trained without labels on about a million endoscopy frames, from which task models are fine-tuned. We contribute a systematic design for production. Re…

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