DALE-CT

新的DALE-CT模型在CT异常检测方面接近SOTA

研究人员开发了DALE-CT，这是一系列用于处理计算机断层扫描（CT）数据的新型2D基础模型。DALE-CT采用一种名为LeJEPA的自监督学习方法从头开始构建，并结合了新颖的3D深度感知预训练策略，同时包含自动化和人工标注的监督。该模型在CT-RATE数据集上实现了0.833的宏观AUROC，用于多异常检测，其性能接近最先进的3D视觉语言模型，但使用了更少的数据且没有文本监督。