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《“梅拉”： 一种大幅减少标注的多模态多尺度自解释肺结节诊断模型》

肺结节 梅拉
05/07
27
这篇文章提出了“梅拉”，一个用于肺结节诊断的多模态、多尺度自解释模型，它大大降低了对标注数据的需求。 “梅拉”模型的核心思想是整合无监督学习和弱监督学习策略，以最大限度地减少对标注数据的依赖。 它采用自监督学习技术和视觉转换模型架构进行无监督特征提取，然后利用分层预测机制，通过在学习到的潜在空间中进行半监督主动学习，充分利用稀疏标注信息。
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