乳腺X光影像对比语言-图像预训练的多视图和多尺度对齐
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究针对医学影像分析中数据和计算资源不足的问题，首次将全CLIP模型应用于乳腺X光影像分析。通过开发专门的监督框架和对称局部对齐模块，研究提出的多视图和多尺度对齐方法（MaMA）在两个大型乳腺影像数据集上超越了最先进的基线，展现出显著的效果和潜在影响。
本文介绍了Mammo-CLIP，一种通过大规模图文数据集预训练的视觉-语言模型，用于乳腺癌检测，解决了数据多样性和规模不足的问题。实验显示，该方法在分类和定位上表现出高效和鲁棒。此外，提出了Mammo-FActOR，一种新颖的特征归因方法，提供基于句子的空间解释。代码已在GitHub上发布。
