深度学习在医学图像处理中的应用受到数据不足的限制。研究者开发了“Few-shot learning”模型，通过小规模数据提取特征。本文综述了该模型在医学图像分析中的进展，探讨了其在心脏、肺等领域的应用表现，并提出了多任务学习策略和贝叶斯不确定性估计方法，以提高模型的泛化能力和性能。

本研究通过fine-tuning基础模型，证明其在医学影像领域的优越性，并开发了一种新的贝叶斯不确定性估计方法。实验揭示了线上准确性和一致性指标的局限性，强调了引入贝叶斯不确定性的潜力。

本研究通过fine-tuning基础模型，证明其在医学影像领域的优越性，并开发了一种新的贝叶斯不确定性估计方法。实验揭示了线上准确性和一致性指标的局限性，强调了引入贝叶斯不确定性的潜力。

本研究通过fine-tuning基础模型，证明其在医学影像领域的优越性，并开发了一种新的贝叶斯不确定性估计方法。实验揭示了线上准确性和一致性指标的局限性，强调了引入贝叶斯不确定性的潜力。