本文研究了预训练视觉语言模型在医学图像中的应用，强调医学提示语设计的重要性。通过共享表达属性提示，提升了模型的泛化能力和新对象识别能力。研究提出多种自动生成医学提示的方法，显著提高了零样本性能。此外，开发了MedRG框架和MedRegA系统，增强了医学视觉语言任务的表现、可解释性和用户交互性。

本文探讨了预训练视觉语言模型在医学图像分析中的应用，强调医学提示语设计的重要性。研究表明，使用共享表达属性的提示可以提升模型的泛化能力和新对象识别能力。此外，提出了多种自动生成医学提示的方法，显著提高了模型在零样本任务中的性能。研究还介绍了多个医学视觉问答数据集及其在临床应用中的潜力，强调了在生物医学领域开发更强大模型的必要性。

本文研究了预训练视觉语言模型在医学图像中的应用，强调医学提示语设计的重要性。通过自动生成医学提示和多尺度特征集成，显著提升了模型的识别性能和鲁棒性。此外，提出了对抗提示调优和混合视觉提示等新方法，增强了模型在复杂病理诊断中的表现，减少了假阴性预测。

本文研究了预训练视觉语言模型在医学图像中的应用，强调医学提示语设计的重要性。通过共享表达属性提示，模型的知识得以跨领域传递，提升了新对象识别能力。研究介绍了多种自动生成医学提示的方法，显著提高了零样本性能和模型可解释性，推动了医学图像分析的发展。

本文研究了预训练视觉语言模型在医学图像领域的知识传递能力，强调医学提示语设计的重要性。通过共享表达属性提示，提升了模型的泛化能力和新对象识别。研究提出多种自动生成医学提示的方法，显著提高了零样本性能和微调效果，并探讨了视觉语言模型的提示工程及未来研究方向。

本文研究了预训练视觉语言模型在医学图像中的应用，强调医学提示语设计的重要性。通过共享表达属性提示，提升了模型的泛化能力和新对象识别能力。研究提出了多种自动生成医学提示的方法，显著提高了零样本性能，并构建了医学视觉语言基准以评估效果。