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实体 Sepideh Hatamikia Ass. -Prof. Dr.

Sepideh Hatamikia Ass. -Prof. Dr.

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  1. TOOL · CL_254920 ·

    多模态大语言模型在乳腺X线摄影恶性肿瘤预测方面接近放射科医生水平

    一项最新研究将四种多模态大语言模型（MLLMs）与放射科医生在解读乳腺X线摄影图像以评估乳腺密度、BI-RADS分类、活检候选资格和恶性肿瘤预测方面进行了基准测试。虽然放射科医生在分类任务上普遍优于MLLMs，但特定的掩码MLLMs，特别是Muse Spark和Claude Sonnet 4.6，在估计连续恶性肿瘤概率方面接近人类表现。研究结果表明，MLLMs在乳腺X线摄影分析中可能具有辅助作用，尤其是在提供病灶掩码的情况下。