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MedVisionLlama：利用预训练大语言模型层增强医学图像分割
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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
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。
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关键要点
- 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。
- 该方法利用预训练模型中的冻结变压器块，能够直接处理视觉标记。
- 研究发现大型语言模型提升了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。
- 该研究旨在开拓大型语言模型在生物医学图像领域的应用新途径。
