BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-12-28T00:00:00Z 3DTINC: 基于时间等变非对比学习的长期 OCT 预测疾病进展模型 💡 原文中文，约400字，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 3D深度学习模型在医学影像领域中起重要作用，但规模带来挑战。2.5D方法结合2D和3D技术，提供有效利用3D体积数据的途径。本文探索基于CNNs、LSTM和Transformer的2.5D架构，并利用2D非对比性预训练方法提高性能和数据效率。在两个大型OCT数据集上展示了该架构在预测AMD进展方面的有效性。 🏷️ 标签 2.5D方法 3D深度学习模型 CNNs LSTM 医学影像 对比学习 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
