本研究提出了一个轻量级检测器，利用冻结的CLIP图像编码器和可训练的MLP，克服了医学成像领域的挑战。通过教师-学生框架和未标记数据，实现了卓越性能。实验结果显示，相对于基准线，方法提高了10.6%的宏F1得分。