qq_44837861的博客

摘要：作者在整理旧资料时，发现一个关于医学报告生成模型的早期构想，但因故搁置并遗忘。现分享该未验证的想法，包括两页设计图（见附图），供研究者参考。该模型旨在自动化生成医学报告，具体可行性有待探讨。欢迎感兴趣者查阅，或能为相关研究提供启发。

很高兴与大家分享我们的最新论文：HSENet: Hybrid Spatial Encoding Network for 3D Medical Vision-Language Understanding本研究通过提取和学习更丰富的3D空间特征，为3D医学视觉-语言理解提供了全新的见解。我们提出了新的预训练范式、视觉-语言基础模型，以及高效的3D标记压缩策略，并在多个数据集、多种下游任务上充分验证了模型的优秀表现。

总结一下医学报告生成（Medical Report Generation，MRG）领域的一些文章，主要面向胸部X-Ray报告生成

EMNLP2023会议报告，题目是Granularity Matters: Pathological Graph-driven Cross-modal Alignment for Brain CT Report Generation。此外，通过学习交流，学习到了宝贵知识。以此博客记录这段经历。

总结了几篇关于深度学习方法解决医学报告生成的论文，主要面向胸部Xray报告生成的文章。

总结了几篇较新的关于深度学习方法解决医学报告生成的论文，主要面向胸部X-Ray报告生成

医学报告生成类经典论文总结，包括了一些图像描述（图像字幕）领域与胸部X-Ray领域的优秀工作

摘要： 本文分享了一名双非院校计算机专业学生（专业排名第一）的保研历程，从大一确立目标到最终保研至北京工业大学。作者通过保持高绩点、参与科研（发表EI论文）和竞赛积累优势，同时坦诚面对夏令营/预推免中的挫折（如多次被拒），最终选择适合自身发展的院校。文章强调保研需早规划、多尝试跨专业机会，并指出学科实力比学校头衔更重要，鼓励读者以积极心态面对挑战。文末更新补充了在北工大的成长经历及对后续申博的帮助。（约140字）