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mediSee: Reasoning-based Pixel-level Perception in Medical Images
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了医学推理分割和检测（MedSD）新任务，旨在解决现有医学图像感知方法的局限性。通过引入多视角医学数据集（MLMR-SD）和模型MediSee，研究表明该方法能够有效处理隐含查询，且性能优于传统方法。
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关键要点
- 本研究提出医学推理分割和检测（MedSD）新任务，旨在解决现有医学图像感知方法的局限性。
- 现有方法依赖于特定任务和准确输入，限制了其应用。
- 引入多视角、逻辑驱动的医学数据集（MLMR-SD）和模型MediSee。
- 研究表明，MediSee能够有效处理隐含查询，且性能优于传统方法。
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