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CBVLM: Training-free Explainable Concept-based Large Vision Language Model for Medical Image Classification

💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要

本研究提出CBVLM方法，旨在解决医学图像分类中的标注数据不足和缺乏可解释性的问题。该方法利用大规模视觉语言模型的少量学习能力，降低标注成本并确保诊断可解释性。实验结果表明，CBVLM在多个医学数据集上表现优异，超越传统方法。

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标签

CBVLM model 医学图像分类 可解释性 标注数据 视觉语言模型
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