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CLIP-KOA：通过多模态学习和对称感知损失函数增强膝关节骨关节炎诊断
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了CLIP-KOA框架，结合图像与文本信息，解决膝关节骨关节炎（KOA）诊断的主观性问题。该框架在KOA严重度预测中实现了71.86%的最佳准确率，提升了医疗预测的可靠性。
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关键要点
- 本研究提出了CLIP-KOA框架，结合图像与文本信息。
- 解决了膝关节骨关节炎（KOA）诊断中的主观性和一致性差的问题。
- 利用对称损失和一致性损失提高了预测准确性。
- CLIP-KOA在KOA严重度预测中实现了71.86%的最佳准确率。
- 推动了医疗预测的可靠性和多模态方法的应用。
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