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官方账号arXiv cs.AI@Roshan Kenia, Stephanie L McNamara, William Lotter
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。
CT基础模型
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7月30日
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CT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。