本文探讨了医疗大型模型（MedLMs）的进展与应用，强调图神经网络与医疗知识图谱的整合，以及大型图模型在生物医学关系理解和视觉语言模型在医学影像分析中的重要性。这些技术有望提高诊断准确性，推动个性化医疗的发展。

深度学习算法在医学影像分析中取得进展，但受数据变化影响。本文综述了连续学习技术在医学影像分析中的应用，包括灾难性遗忘、数据漂移、稳定性和可塑性要求等方面的研究。

我们的研究发现，对比型自监督学习中间层的微调和修复型自监督学习第三个季度的微调都更有效。相对于端到端微调，我们的最佳微调策略提高了5.48%的性能，并通过利用多个自监督学习模型的互补优势，比独立使用最佳模型提高了3.57%的性能。这种微调策略不仅增强了个别自监督学习模型的性能，还在自监督医学影像分析中取得了显著的改进。

深度学习算法在医学影像分析中取得进展，但模型性能受数据变化影响。本文综述了连续学习技术在医学影像分析中的应用，包括灾难性遗忘、数据漂移、稳定性和可塑性要求等方面的研究。同时讨论了连续学习方案、技术、评价方案和指标等关键组成部分。

我们的研究发现，对比型自监督学习中间层的微调和修复型自监督学习第三个季度的微调都更有效。相比端到端微调，我们的最佳微调策略提高了5.48%的性能，并通过利用多个自监督学习模型的互补优势，比独立使用最佳模型提高了3.57%的性能。这种微调策略不仅增强了个别自监督学习模型的性能，还在自监督医学影像分析中取得了显著的改进。

本文提出了一种新的合成框架，用于神经影像学中的病灶分割任务。该方法通过使用健康和中风数据集导出的标签图来训练深度学习模型，实现了对健康组织和病理病变的分割。该框架在评估中表现稳定，并在领域外数据上优于当前方法。这一贡献有望推动医学影像分析的进展，减少对大型标注数据的依赖。

本文提出了一种新型流程，使用心脏超声语义标签图引导的去噪扩散概率模型（DDPMs）生成合成图像，可用于医学影像分析任务的深度学习模型训练。该流程在未见实际数据的数据集上进行了评估，与现有技术相比，Dice分数分别增加了9.09％，3.7％和15.0％，具有潜力应用于其他医学成像模态的任务。

本研究使用模糊信息种子区域生长算法提高中风病变分割准确性，实验结果与参考标准相似，可用于中风的医学影像分析。