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Dinh Tuan Truong
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新的AI框架整合图像和元数据用于DICOM分类
研究人员开发了一个新的多模态框架，用于对DICOM图像序列进行分类，整合了图像内容和采集元数据。该方法使用双向跨模态注意力机制和一个元数据编码器，该编码器在不进行插补的情况下处理缺失或不一致的数据。该系统旨在管理可变的序列长度和图像尺寸，在领域内和领域外评估中均表现出优于现有方法的性能。
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大型多模态模型在医学影像PHI检测方面表现不一
研究人员评估了GPT-4o和Gemini 2.5 Flash等大型多模态模型（LMMs）在医学影像中检测受保护健康信息（PHI）的能力。与传统OCR方法相比，LMMs在文本识别方面有所提高（词错误率降低），但这并不总是能转化为更高的整体PHI检测准确率。研究发现，LMMs在复杂印记模式上的效果最好，并为在医疗保健环境中选择和部署这些模型提供了建议。