Faire Erkennung von Glaukom durch Vision-Sprache-Lernen
Faire Vision-Sprache-Modelle können die Leistung und Fairness bei der Erkennung von Glaukom verbessern.
Facettenreiches medizinisches Wissen für eine verbesserte medizinische Vision-Sprache-Vorverarbeitung
DeViDe ist eine neuartige Transformer-basierte Methode, die radiologische Beschreibungen aus dem offenen Web nutzt, um das medizinische Wissen effektiv zu kodieren und die Ausrichtung von Bild und Text auf verschiedenen Ebenen der Granularität zu verbessern.
Umfassendes Rahmenwerk für die Verständnis von Bruströntgenaufnahmen
Ein umfassendes Rahmenwerk zur Verbesserung des Verständnisses von Bruströntgenaufnahmen, das mehrere Herausforderungen wie die Verwendung von Patientenakten, die Strukturierung von Röntgenberichten und die Bewertung der Leistung von Sprachmodellen adressiert.
Verbesserung der Pathologieerkennung durch Zerlegung von Krankheitsbeschreibungen in visuelle Aspekte
Unser Modell zerlegt Krankheitsbeschreibungen in visuelle Aspekte, um die Kompatibilität zwischen Bildern und Krankheitsrepräsentationen zu verbessern, insbesondere für neuartige Krankheiten.
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