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  1. TOOL · CL_185279 ·

    CARVE框架增强了LLM对3D医学体积的理解能力

    研究人员开发了CARVE,一个新颖的框架,旨在提高基于切片的、多模态大型语言模型(MLLMs)对3D医学体积理解的效率。当前方法将3D体积表示为2D切片序列,导致大量的视觉标记(visual tokens)给LLM主干带来负担。CARVE通过在LLM推理前压缩视觉标记来解决这个问题,将标记缩减视为一个预算受限的分配问题。它沿着深度轴将体积划分为窗口,并根据跨切片证据非均匀地分配标记,在代表性切片上创建空间锚点,并从完整体积中检索局部证…