arXiv · cs.AI · Qing Huang, Xiaotong Tan, Lintong Yao, Wufeng Xue, Ruobing Huang, Dong Ni, Hao Wu, Tian Xiao, Jun Cheng · 10 小时前模型评分31
多模态提示学习结合双粒度对比对齐：用 3D CT 术前预测肺腺癌浸润性
Multimodal Prompt Learning with Dual-Granularity Contrastive Alignment for Preoperative Prediction of Lung Adenocarcinoma Invasiveness Using 3D CT
导读
研究提出一种多模态提示学习框架，用双粒度图像-文本对齐做基于 3D CT 的浸润性肺腺癌（IAD）分类，在 1,593 个病理确诊结节上测试集准确率 87.92%、AUC 0.9499，显著高于同视觉骨干的纯图像基线（AUC 0.9297）。
分类置信度
中 · 待人工复核
- 只有单一媒体来源，需要人工复核。
来源级别：媒体与个人
应用领域：医疗与生命科学
事件类型：研究发布
证据摘录
- “We propose a multimodal prompt-learning framework with dual-granularity image-text alignment for 3D CT-based IAD classification.”
来源：arXiv · cs.AI · arxiv.org