近日，一个名为FABRIC的新方法在GitHub上引起了广泛关注。FABRIC是一种在推理阶段无需训练即可提升图像生成质量的方法。它通过使用评分函数或图像示例来指导输出质量，从而显著改善生成图像的视觉效果。该方法的最大...

近期，一项新项目在GitHub上发布，该框架通过结合多级残差适配器和视觉-语言对齐损失函数，将CLIP模型重新应用于医疗异常检测。CLIP模型原本是由OpenAI开发的一种多模态预训练模型，能够理解图像和文本之间的关系。...

SegVol的问世，标志着临床分析迎来了新时代。SegVol是一种用于医学图像分割的通用模型。它在大量CT扫描的基础上进行训练，能够优秀地完成各种各样的解剖类别分割。

Segment Anything模型（SAM）对于常规图像的处理效果显著，但对于医疗图像的处理效果却不尽如人意。为此，研究者们创建了SAM-Med2D，这是通过在大量医疗图像上训练SAM并提供各种输入信息得到的。这种新模型在处理医...

医疗图像分割是一个将图像中每个像素识别为特定类别（如癌症与非癌症）的过程。在历史上，将一个模型转移到另一个任务一直是个巨大的挑战。然而，最新的研究展示了一个强大的模型，该模型仍基于不朽的UNet，可应用于...

研究人员引入了一种名为vox2vec的创新方法，该方法通过自我监督学习，能够在体素（3D像素）级别更好地理解医疗图像，如CT扫描图。研究结果显示，与领域内的其他技术相比，vox2vec表现出色，提供了一种更高效的解决方...

近日，一款名为SwinMM的新型医疗图像分析方法引起了业界的关注。这种方法通过有效地自我监督利用多视角的信息，即使在训练数据不充足的情况下，也能显著提升医疗图像的分析效果。SwinMM的出现，为医疗图像分析领域带...

最新的一项研究论文介绍了一种新的方法，以更好地从医疗图像和相应的书面报告中学习。不同于以往的方法，这一方法专注于详细的图像-报告链接，并采用独特的手段在图像和报告之间重建和交换信息。该方法的创新之处在...