研究探讨深度生成模型在医学图像分析中的应用，提出将临床数据转化为文本的方法，并引入文本-视觉嵌入机制。实验结果显示该方法有效捕捉医学图像的特定属性，具有潜在临床应用价值。

该研究分析了点卷积操作的不同嵌入机制，发现基于多层感知器和 ReLU 激活函数的嵌入机制表现最差，简单卷积神经网络在多个任务上取得了最先进的结果。研究建议可以改进点云的神经网络架构设计。