English(EN) Can Multimodal Decision Models Classify Breast Ultrasound Images? Benchmarking CLEF and CLEF-Flash Across Prompts and Datasets

多模态模型在乳腺超声图像分类方面表现不一

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-12 04:00

arXiv上发表的一项新研究评估了多模态决策模型（特别是CLEF和CLEF-Flash）在乳腺超声图像分类方面的性能。该研究使用了三个数据集（Dataset B、BUSI和BUS-BRA），并测试了各种提示，以评估准确率、F1分数和延迟。使用临床提示的CLEF-Flash在所有数据集上均显示出最高的准确率，尽管使用任务引导提示的CLEF在BUSI数据集的特定指标上表现更好。研究强调了数据集和提示的显著依赖性，并指出频繁出现良性到恶性的误分类，特别是在BUS-BRA数据集上，其性能常常低于简单的多数类预测器。 AI

影响强调了在医学影像领域仔细评估多模态模型的必要性，因为性能高度依赖于所使用的数据集和提示。

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arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Tran Cao Minh, Hai Tran, Ha Minh Tan · 2026-10-12 04:00

多模态决策模型能否对乳腺超声图像进行分类？在不同提示和数据集上对 CLEF 和 CLEF-Flash 进行基准测试

arXiv:2610.13675v1 Announce Type: cross Abstract: Multimodal decision models return probabilities over predefined alternatives, offering a structured interface for image classification. This study benchmarks inference with CLEF and CLEF-Flash on 2818 breast ultrasound images from…

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多模态决策模型能否对乳腺超声图像进行分类？在不同提示和数据集上对 CLEF 和 CLEF-Flash 进行基准测试

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