MedVisionLlama：利用预训练大语言模型层增强医学图像分割

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

本研究解决了医学图像分割中的性能提升问题，创新性地将预训练的大语言模型变换器块融入医学图像分割的视觉变换器模型中。实验结果显示，该模型的Dice分数从0.74提高到0.79，表明大语言模型在医疗图像分割中的潜力，能显著提高模型的准确性和鲁棒性。

研究表明，残差型大型语言模型在生物医学图像任务中作为编码器非常有效。通过使用预训练模型中的冻结变压器块，该方法能直接处理视觉标记，提高2D和3D图像分类性能。在MedMNIST-2D和3D数据集上，该框架刷新了技术结果，展示了大型语言模型在生物医学图像领域的新应用潜力。

2D和3D图像分类 MedMNIST 大语言模型 残差型大型语言模型 生物医学图像 编码器
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