本研究提出CBVLM方法，旨在解决医学图像分类中的标注数据不足和缺乏可解释性的问题。该方法利用大规模视觉语言模型的少量学习能力，降低标注成本并确保诊断可解释性。实验结果表明，CBVLM在多个医学数据集上表现优异，超越传统方法。

本研究提出了一种新框架HiCA，旨在解决医学图像分类中的标注数据稀缺和图像复杂性问题。通过领域特定预训练和层次对比学习，该方法实现了视觉与文本的多层级对齐，并在基准数据集上表现出色，展示了在医学成像任务中的潜力。

本文综述了多模态深度学习在医学图像分类和疾病检测中的应用，探讨了不同融合技术和模型的性能，提出了提高分类准确性的方法，并解决了语义不一致和对齐误差问题，推动了医学影像分析的发展。

本文介绍了多种增量学习方法，旨在解决医学图像分类中的灾难性遗忘和不平衡问题。通过引入最大熵正则化、数据合成和对比学习等新技术，研究提高了分类精度和鲁棒性，尤其在乳腺癌图像分类中表现突出，有效改善了少数类别的检测率，降低了相关死亡率。

本文分析了参数效率微调（PEFT）在少样本医学图像分类中的应用，发现仅微调注意力矩阵的缩放参数和引入Domain-residual adapter模块可显著提升性能。研究表明，PEFT方法在医学图像分析中具有实际应用价值，能够在减少计算开销的同时提高模型性能。

本文探讨了视觉Transformer（ViT）的鲁棒性，发现其在抗干扰性上优于传统卷积神经网络（CNN）。实验表明，ViT在小数据集上表现良好，增加计算资源和数据增强可提升其性能。此外，紧凑型Transformer（CCT）在医学图像分类中显示出潜力，适合数据稀缺的情况。

本文提出了多种参数高效微调（PEFT）技术，旨在优化医学图像分类的训练过程，包括精细化提示调整（FPT）、动态视觉提示调整（DVPT）和通用并行调优（UniPT）。研究表明，DVPT在多项任务中超越传统微调方法，显示出PEFT在医学图像分析中的应用价值。

本文探讨了量子机器学习在计算生物学和优化问题中的应用，介绍了量子退火和量子迁移学习等方法，显示出相较于经典算法的优势。研究表明，量子技术在医学图像分类和组合优化问题上具有显著的性能提升。

本研究评估了DINOv2模型在放射学中的应用，发现其在疾病分类和器官分割任务中表现优越。DINOv2在公共数据集上表现良好，适用于医学图像分类。此外，研究提出了DINO-IR多任务图像修复方法，利用稳健特征提升修复效果。DINOv2在少样本分割和异常检测中也展现出竞争力，推动了计算机视觉和数字岩石物理学的发展。

该研究提出了多种基于多实例学习的框架，以提高癌症检测和亚型区分的医学图像分类准确性。通过数据增强、空间相关性分析和自动标签筛查方法，显著提升了细胞学膀胱癌筛查的效率和准确性。

研究了医学图像分类中使用大型预训练Transformer模型的微调问题，评估了各种参数效率微调策略并确定了最佳方法。发现在处理域外和非独立同分布数据时，准确性和效率之间存在权衡，选择合适的初步模型对联邦参数效率微调非常重要。

本研究比较了Gemini和GPT-4V在医学图像分类和分析中的表现，发现Gemini在分类任务上略优。研究强调了多模态大型语言模型在医学领域的潜力，并提出了评估方法以提高诊断准确性，同时探讨了LLMs在医疗应用中的价值和挑战，旨在推动人工智能与医学的整合。

本文介绍了MNIST-C数据集，用于评估计算机视觉模型的鲁棒性。研究表明，现代视觉模型在面对多种损坏时性能下降，并提出了新的评估标准和基准测试，以提高医学图像分类的透明度和可复现性。同时，研究强调了不同模型架构的能力以及低分辨率在原型阶段的优势。

本研究提出了一种基于类别关联嵌入的方法，优化可解释人工智能（XAI），在医学图像分类中表现出色。该方法通过循环对抗性学习生成中间类别样本，提升类别特征的区分度，并提取过渡规则以增强可解释性。

本文研究了医学图像分类中的故障检测和不确定性评估，指出现有方法在个体水平存在偏差，建议开发个性化评估方法。提出了新的框架以提高深度学习系统的鲁棒性和性能，强调不确定性信息在医学图像分割中的重要性。

本文探讨了物理信息的结构性因果模型（PI-SCM）在交通速度预测和流行病传播中的应用，提出了一种自适应推断方法以应对数据变化问题。同时，引入了对标签噪声鲁棒的拟合得分，应用于医学图像分类，显示出优越的预测性能。此外，提出了改进的合拟合预测框架（PLCP），在多个数据集上验证了其在覆盖率和长度方面的优势。

多模医学成像结合深度学习技术在医学图像分类中具有重要作用。本文综述了多模态融合的发展，探讨了不同融合方案和网络架构的性能及挑战，并提出未来研究方向。研究表明，深度学习架构能够有效整合多模态数据，提升医学决策支持模型的准确性。

我们提出了一种名为PLDG的新型无标签领域通用化框架，通过无监督领域发现和提示学习，实现了对医学图像分类的领域通用化。在三个医学图像分类任务和一个去偏任务上进行了广泛实验，证明了我们的方法在不依赖领域标签的情况下实现了与传统DG算法相媲美甚至更好的性能。

本研究提出了一种新的医学图像分类方法，通过解缠绕和样式正则化提取特征，超过了最先进的方法1％，突显了单域泛化框架的重要性和挑战。

我们提出了一种名为PLDG的新型无标签领域通用化框架，通过无监督领域发现和提示学习，实现了对医学图像分类的领域通用化。在三个医学图像分类任务和一个去偏任务上进行了广泛实验，证明了我们的方法在不依赖领域标签的情况下实现了与传统DG算法相媲美甚至更好的性能。