谷歌研究团队近日宣布其医疗对话AI系统AMIE（Articulate Medical Intelligence Explorer）取得重大升级，新增医学影像分析功能。这一突破性进展使AMIE在基于聊天的诊断过程中能够同步解读X光片、CT扫描等医学影像，...

近日，一项名为REPA-E的技术突破引发了机器学习领域的广泛关注。该技术通过创新的表示对齐损失函数，首次实现了变分自编码器(VAE)与潜在扩散模型的稳定联合训练。这种端到端的训练方法在ImageNet数据集上取得了当前...

近期，一项名为CATANet的创新技术在高分辨率图像生成领域取得了重要进展。该技术通过聚合长距离内容相似的标记（tokens），显著提升了图像超分辨率的效果。传统的超分辨率方法通常依赖于局部特征的处理，而CATANet则...

AbdomenAtlas 3.0近日正式发布，成为首个包含高质量腹部CT扫描与配对放射报告的公开数据集。该数据库涵盖了超过9,000例CT扫描，每例扫描均配有详细的放射报告，并提供了肝脏、肾脏和胰腺肿瘤的逐体素注释。这一数据...

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，...

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。