qq_61786525的博客

为了促进平等和多样性，MICCAI组织者鼓励女性研究人员和其他代表性不足的群体提交论文。

本文旨在通过构建一种新的方法。

数字病理学是指将传统的玻璃病理切片进行数字化处理，并将其存储、管理和分析的过程。数字化病理切片称为全切片图像（WSI），具有高分辨率、层次化结构和巨大的数据量。

本文背景聚焦于医学影像分析中深度学习模型适配的挑战，特别是数据稀缺和新疾病出现的情况下：医学影像领域的特殊性：预训练视觉-语言模型（Vision-Language Models, VLMs）的潜力和局限：现有方法的局限性：实际临床需求：本文提出了一种 疾病信息驱动的视觉-语言模型适配框架，由两个核心模块组成：疾病信息驱动的上下文提示 (Disease-informed Contextual Prompting, DiCoP) 和 疾病原型学习 (Disease Prototype Learning, DPL

这篇论文的背景聚焦于将大型视觉-语言模型（Vision-Language Models, VLMs）应用于医学图像分析领域的挑战与潜力。这篇论文旨在解决将大型视觉-语言模型VLMs应用于医学图像分析领域时面临的以下核心问题：通过提出ViP框架，这篇论文试图在以下几个方面改进现状：ViP (Visual symptom-guided Prompt learning) 是一种新型的医学图像分析框架，通过整合预训练大型语言模型（LLM）和视觉-语言模型（VLM），实现跨领域知识迁移和医学图像分析的性能提升。其核心

CLIP-Driven Universal Model的框架结合了文本和图像信息，以提高医学图像分割和肿瘤检测的准确性和泛化能力。下载好模型权重和数据集，并放置在对应的文件夹下，再运行validation.py即可。我选用的是MSD的task 09 Spleen。同时，获得DSC分数。

分割后的 3D 图像，其中不同组织或结构被标记为不同的类别。医学图像分割，即将图像中的不同组织或器官进行区分和标记。: Swin-UMamba 的主要任务是进行。： 3D 医学图像分割。