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SeLIP: Similarity Enhanced Contrastive Language-Image Pretraining for Multi-modal Head MRI

💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。

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内容提要

本研究提出了一种名为SeLIP的对比学习框架，旨在解决医学图像分析中的标注数据不足问题。通过结合图像和放射学发现，增强了对比学习。实验结果表明，该模型在图像-文本检索、分类和图像分割等任务中表现优异，强调了文本相似性在医学图像基础模型构建中的重要性。

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