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2D Foundation Models
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新框架使用2D模型进行3D医学异常检测
研究人员开发了CS3F，一种用于3D医学图像无训练零样本异常检测的新框架。该方法通过将3D体积分解为切片并使用2D视觉Transformer对其进行编码来利用现有的2D基础模型。然后，通过分析不同受试者编码特征的相似性来获得异常分数，识别出显著偏离常态的标记。该方法已在脑部MRI扫描中针对转移瘤、胶质瘤和中风等病症进行了评估，并在肺部CT扫描中进行了进一步验证，以评估其泛化能力。
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2D Foundation Models Adapted for Scalable 3D Medical Image Classification
研究人员推出了一种新颖的3D医学图像分类框架AnyMC3D，该框架改编了2D基础模型。该方法通过在单个冻结骨干网上使用轻量级插件，解决了数据模式偏差和次优适应等常见问题，从而能够以最少的参数高效地扩展到新任务。该框架支持多视图输入、辅助监督和热图生成，并在包括VLM3D挑战赛第一名在内的12个不同任务的基准测试中展示了最先进的性能。