增强型3D视觉基础模型用于医学视语言模型
发表于: 。本研究解决了3D医学视觉语言模型在训练数据不足和高维度方面的挑战。通过收集大量未标记的3D CT数据并利用自监督学习构建3D视觉基础模型,我们有效提取了3D视觉特征,并降低了计算复杂性。结果显示,所提模型在报告生成、视觉问答和疾病诊断方面的表现优于现有方法,具有重要的临床潜力。
本研究解决了3D医学视觉语言模型在训练数据不足和高维度方面的挑战。通过收集大量未标记的3D CT数据并利用自监督学习构建3D视觉基础模型,我们有效提取了3D视觉特征,并降低了计算复杂性。结果显示,所提模型在报告生成、视觉问答和疾病诊断方面的表现优于现有方法,具有重要的临床潜力。