CAPTOR肿瘤CT视觉语言基础模型发布
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CAPTOR肿瘤CT视觉语言基础模型发布
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AI 综述
研究团队开发并评估了面向胸腹盆（CAP）肿瘤CT解读的视觉-语言基础模型CAPTOR，训练和测试分别使用25,512对与10,794对CT-报告数据。在分类任务上，CAPTOR在CAP子集取得AUC 0.767，高于次优模型的0.695（p<0.001），并在四项肿瘤预后基准中的三项排名第一。团队已开源预处理、训练与推理代码及模型权重。
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最新进展10月15日 12:00
CAPTOR：面向胸腹盆肿瘤 CT 的视觉-语言基础模型报道时间线
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10月15日
- arXiv cs.AICAPTOR：面向胸腹盆肿瘤 CT 的视觉-语言基础模型
研究团队开发并评估了视觉-语言基础模型 CAPTOR，用于胸腹盆（CAP）肿瘤 CT 解读，训练与测试分别使用 25,512 和 10,794 对 CT-报告数据。在分类任务上，CAPTOR 在 CAP 子集取得 AUC 0.767，优于次优模型的 0.695（p<0.001），并在四项肿瘤预后基准中的三项排名第一。团队已开源预处理、训练与推理代码及模型权重。
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