Application of Graph-based Knowledge Fine-tuning in Vision Language Models for Explainable Medical Image Analysis
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内容提要
本研究针对糖尿病性视网膜病变（DR）的可解释性问题，结合图表示学习与视觉-语言模型，构建生物信息图，利用OCTA图像进行DR分级。实验结果表明，该方法提高了分类准确率，并增强了临床可解释性，为病理定位提供了新思路。
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