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官方账号arXiv cs.AI@Huseyin Umut Isik, Mehmet Alp Ozaydin, Sila Kurugol, Şeyda Ertekin
精选73°
推荐理由：ARC-CT用LLM提取标签替代人工标注，在小型模型上超越大型transformer，解决小病灶和共享异常问题。
ARC-CT
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8月31日
09:36
ARC-CT是一种新型区域感知框架，解决了胸部CT对比学习的两大挑战。该模型使用3D ResNet-18主干网络，在18种异常分类上达到0.86的无掩码宏AUC。AnatomyQFormer通过自动生成的器官掩码约束查询来定位证据，label-Jaccard软InfoNCE目标减少了共享临床发现研究间的假阴性惩罚，器官级对齐损失连接掩码池化视觉特征与器官特异性报告文本。