免训练即插即用医学VLM病灶表征放大器提出

Hao Wang等作者提出 EasyLens，一种面向医学视觉语言模型（VLM）的免训练、即插即用微小病灶表征放大器。其做法是先用 EasyBank 构建病理-解剖原型空间，再通过 EasyTag 的反事实原型推理筛选病灶相关图像 patch，最后由 EasyAmplifier 做形态引导的残差增强，从而提升病灶 patch 对全局图像嵌入的贡献。 作者称，在多个医学图像数据集和冻结的医学 VLM 主干上，EasyLens 提升了微小病灶检测表现，并优于现有编码器增强基线。该方法无需训练即可接入现有模型。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。