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CT vision-language pretraining

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  1. TOOL · CL_180906 ·

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    研究人员开发了一个名为Spectrum的新框架,用于体积CT视觉语言预训练。该方法旨在通过学习跨不同患者的负荷排序来改进AI模型对CT扫描中疾病严重程度的理解,而不仅仅是识别病灶的存在。Spectrum使用基于规则的评分器从横断面数据中识别从低到高的负荷对,并采用负荷方向对齐(BDA)来确保模型学习到病理学增加的正确方向。这种方法在CT-RATE和RAD-ChestCT基准测试上取得了强大的零样本性能,证明了跨患者排序在创建负荷感知C…