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Radiology reports
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新的ASAP框架增强了医学扫描表示学习
研究人员推出了一种新的预训练框架ASAP，旨在改进医学体数据（如胸部CT）表示的学习。该框架整合了解剖学知识，并将放射学报告中的文本发现动态地链接到扫描中的特定区域。ASAP在广泛的下游任务中展现了最先进的性能，尤其在监督有限或分布偏移的情况下表现出色。
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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。