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Paris classification
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新框架使冻结的视觉语言模型专精于内窥镜息肉报告
研究人员开发了一种新颖的上下文融合框架，旨在使冻结的通用视觉语言模型（VLM）专精于内窥镜息肉报告。该框架在不改变VLM预训练权重的情况下，集成了定量病灶大小测量、标准化Paris分类和形态学描述。通过学习到的专家令牌（token）引入隐式指令上下文，并通过检索到的图像-报告对引入显式转导上下文，该系统显著提高了VLM在专业任务上的性能。在超过2000张图像上的实验表明，这种轻量级方法仅增加了极少的训练参数，其性能优于通用VLM、特定…
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大型语言模型在息肉诊断方面展现潜力，但深度学习框架在分类方面领先
一项新研究使用PRIME数据集评估了几种大型语言模型（LLMs）在结直肠息肉分类中的诊断准确性。Claude Opus 4和Gemini 2.5 Pro在区分息肉亚型方面表现出最高的准确性，最接近专家共识，但总体敏感性和特异性未达到临床标准。另外，一个名为PolypVision的深度学习框架被开发用于息肉分类和分割，在公共数据集上取得了高性能，并提供了设备无关的解决方案。