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多模态遮挡自编码器预训练用于基于3D MRI的脑肿瘤分析
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出BM-MAE预训练策略，解决多模态医学影像中的缺失模态问题，提高资源利用效率，并在多项任务中优于传统预训练方法，具有实际应用价值。
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关键要点
- 本研究提出BM-MAE预训练策略，解决多模态医学影像中的缺失模态问题。
- BM-MAE方法允许同一个预训练模型适应任意可用模态组合。
- 该策略提高了医疗成像的资源利用效率。
- BM-MAE在多项下游任务中显著优于传统的基线方法。
- 研究展示了BM-MAE的实际应用价值。
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