多模态提示学习预测肺腺癌侵袭性
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多模态提示学习预测肺腺癌侵袭性
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AI 综述
Qing Huang等作者提出一种多模态提示学习框架，用双粒度图像-文本对齐，基于术前3D CT对浸润性肺腺癌进行分类。 在1,593个病理确诊结节上，研究称测试集准确率为87.92%、AUC为0.9499；同一视觉骨干的纯图像基线AUC为0.9297。
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最新进展11月3日 13:00
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报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月3日
- arXiv · cs.AI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
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）。
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