入选ECCV 2024！浙江大学联合微软亚洲研究院提出统一医学图像预训练框架UniMedI，打破医学数据异构化藩篱
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原文中文，约5700字，阅读约需14分钟。
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内容提要
浙江大学与微软亚洲研究院合作开发了UniMedI框架，解决医学图像多模态数据整合难题。UniMedI通过诊断报告作为公共语义空间，利用“伪配对”技术将2D和3D图像映射到共同空间，实现联合学习。实验显示，UniMedI在图像分类和分割等医学任务中表现出色。
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关键要点
- 浙江大学与微软亚洲研究院合作开发UniMedI框架，解决医学图像多模态数据整合难题。
- UniMedI利用诊断报告作为公共语义空间，通过伪配对技术将2D和3D图像映射到共同空间，实现联合学习。
- 实验显示，UniMedI在图像分类和分割等医学任务中表现出色。
- 现有模型训练主要以单模态数据为主，无法有效整合多模态医学图像。
- UniMedI框架通过创建伪配对，增强不同模态医学成像模式之间的一致性。
- 研究成果已被收录于ECCV 2024会议，展示了UniMedI在多个数据集上的优异性能。
- UniMedI解决了医学领域的数据稀缺问题，能够统一采集2D和3D图像。
- 研究团队在多个医学图像分类实验中，UniMedI的表现超越了现有的先进方法。
- UniMedI的设计包括视觉编码器和文本编码器，通过对比学习实现共同学习。
- UniMedI的注意力切片选择策略和VL对比学习的协同效应显著提升了模型性能。
- 研究表明，UniMedI在提取有意义特征和利用有限注释数据方面具有强大优势。
- 视觉语言预训练模型在医学图像领域的应用潜力巨大，能够辅助医生进行图像诊断。
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