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medical foundation models

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  1. TOOL · CL_20768 ·

    新的深度重编程蒸馏框架增强了医学人工智能模型

    研究人员引入了一个名为深度重编程蒸馏(DRD)的新框架,以应对将大型医学基础模型适应特定下游任务的挑战。DRD利用一种新颖的重编程模块来弥合预训练和专业场景之间的差距,从而能够将知识高效地迁移到轻量级学生模型。此外,还采用了一种居中核对齐蒸馏方法,以确保在各种训练条件下进行稳健的知识迁移。实证结果表明,DRD在18个医学下游任务上的表现优于现有方法,包括2D和3D数据的分类和分割。

  2. RESEARCH · CL_06200 ·

    EXACT 模型为 3D 胸部 CT 扫描提供可解释的异常检测

    研究人员开发了 EXACT,这是一种用于分析 3D 胸部 CT 扫描的新型基础模型。该模型从配对的 CT 扫描和放射学报告中学习空间分辨表示,使其不仅能够诊断疾病,还能以可解释的视觉证据定位异常。EXACT 在超过 25,000 对 CT-报告数据上进行了预训练,利用解剖感知弱监督,无需手动体素级注释即可学习器官分割和异常定位。在评估中,EXACT 在各种 CT 任务中表现出显著的改进,优于现有的 3D 医学基础模型。