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EyeCLIP：用于多模态眼科图像分析的视觉语言基础模型
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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
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%。
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关键要点
- 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。
- 使用光学相干断层扫描(OCT)图像，结合多个机构的数据集。
- 采用两阶段训练方法：自我监督预训练和有监督微调。
- 基于SwinV2主干结构的遮罩自编码器解决了临床应用部署的问题。
- 实验结果显示，OCT-SelfNet在测试中获得超过77%的AUC-ROC性能。
- 相比基线模型Resnet-50，性能提升了至少10%。
- 根据AUC-PR指标，OCT-SelfNet达到了42%以上的性能，优于基线模型的33%。
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