该研究探讨了如何利用CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）方法进行胸部X光片的异常检测。CLIP是一种新兴的多模态学习方法，它通过对图像和文本的联合训练，实现了在多个任务中的优异表现。在本研究中，...

CT-RATE是一个将3D医学成像与文本报告相结合的数据集，旨在提供更丰富的医学影像信息。与此同时，CT-CLIP作为一个多功能的人工智能框架，已经针对这些图像进行了优化处理。该框架能够更好地理解和分析医学成像数据，...

PSALM是大型多模态模型（LMM）的扩展版本，通过引入一个掩码解码器和多功能输入模式，在各种图像分割任务中表现出色。这种方法不仅克服了仅限于文本输出的限制，而且还使模型能够有效理解和分类复杂图像。PSALM的创...

医学视频中的目标分割一直是医学影像处理的难点之一。近日，研究人员提出了一种名为 Vivim 的新型医学视频目标分割框架，该框架通过采用状态空间模型的方法对时空数据进行高效压缩，从而在更短的时间内实现更加准确...

SegMamba是一种专为3D医学图像分割设计的模型，它提供了一种比Transformer架构更高效的替代方案。SegMamba采用全卷积神经网络架构，可以对3D医学图像进行有效的分割，尤其是在肿瘤分割方面表现出色。与传统的医学影...

本项目探讨了CLIP预训练范式在医学影像领域的应用，讨论了其适应性、应用和限制。它旨在全面了解CLIP如何增强医学图像分析能力。

SAM-Med3D是Segment Anything Model（SAM）的升级版，专门针对3D医学影像进行了优化。虽然原始的SAM在处理3D医学影像时存在困难，但是经过对超过131K个3D掩模的广泛数据集进行训练的SAM-Med3D在捕捉3D空间细节方面使...