EyeCLIP：用于多模态眼科图像分析的视觉语言基础模型

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

本研究解决了单一模态眼科基础模型在多模态眼病诊断中的局限性，提出了EyeCLIP作为新的视觉语言基础模型，利用277万幅多模态眼科图像和部分文本数据进行预训练。EyeCLIP在多个基准数据集上的评估表明，其在疾病分类、视觉问答和跨模态检索中表现出色，尤其在长尾场景下具备少量样本甚至零样本能力，显示出显著的临床应用潜力。

我们提出了一种自我监督的机器学习框架OCT-SelfNet，用于眼部疾病检测。通过多个机构的数据集和两阶段训练方法，我们的方法在测试中获得了超过77%的AUC-ROC性能，相比基线模型提升了至少10%。

AUC-ROC性能 数据集 机器学习框架 眼部疾病检测 自我监督
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