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CXR-CLIP：大规模胸部 X 光照片语言 - 图像预训练
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了利用大规模图像-文本配对数据集进行视觉语言预训练模型的发展，解决医疗领域中缺乏数据的问题，并通过扩展图像-标签对为图像-文本对，利用多个图像和多个部分的放射学报告来提高模型性能。同时设计了两个对比损失，ICL和TCL，来学习医学图像和报告的研究级特征。该模型在相同条件下优于现有的最先进模型。
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关键要点
- 研究了利用大规模图像-文本配对数据集进行视觉语言预训练模型的发展。
- 解决医疗领域中缺乏数据的问题。
- 通过扩展图像-标签对为图像-文本对，提高模型性能。
- 利用多个图像和多个部分的放射学报告来增强模型效果。
- 设计了两个对比损失，ICL和TCL，学习医学图像和报告的研究级特征。
- 模型在相同条件下优于现有的最先进模型。
- 扩大数据集能够提高预训练模型的分类性能，但在检索性能方面有所牺牲。
- 代码可在指定网址获得。
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