11:16官方账号arXiv cs.AI@Roshan Kenia, Stephanie L McNamara, William LotterCT视觉语言基础模型通常使用整体表示训练,稀释了细粒度解剖信号。ACA通过TotalSegmentator分解CT体素得到解剖级嵌入,经transformer捕获跨解剖关系,并与放射报告中的逐解剖和扫描级文本对齐。在Merlin和CT-RATE基准上,ACA在零样本病变分类中优于冻结基础模型和现有细粒度方法,且嵌入缓存后训练时间不足1小时。论文ACACT基础模型TotalSegmentator推荐理由:ACA用轻量级方法给CT模型加了解剖级上下文,一小时训练就比现有细粒度方法强,适合医学影像落地。原文稍后读已读值得跟进有用关注 ACA