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新AI模型利用CT扫描预测脑出血扩张
研究人员开发了HemExp，这是一种新颖的潜在扩散模型，旨在预测自发性脑出血后的血肿扩张。该模型根据基线影像和临床数据，生成患者特异性的后续非对比CT图像和出血分割。通过模拟真实的临床场景并估计合理后续血肿体积的分布，HemExp旨在支持神经外科护理中对不确定性敏感的决策。
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新型VLM增强糖尿病视网膜病变AI可解释性
研究人员开发了HSQ-VLM，这是一种新颖的视觉语言模型，旨在提高AI诊断糖尿病视网膜病变的可解释性。该模型采用新颖的象限分割流程，结合了基于地标的笛卡尔交叉注意力和拓扑潜在分区，将视网膜特征与以中央凹为中心的坐标系统对齐。HSQ-VLM通过解剖学精确地量化病理学来生成精确的自然语言报告，在3500张眼底图像的数据集上实现了高灵敏度的出血和微动脉瘤检测。