RadCLIP: Enhancing Radiologic Image Analysis through Contrastive Language-Image Pre-training

人工智能（AI）与放射学的结合标志着医学诊断的转型时代。视觉基础模型已被采用以增强放射学成像分析。然而，放射学成像的独特复杂性，包括对2D和3D放射学数据的解释，提出了现有模型无法充分解决的独特挑战，这些模型是针对一般非医学图像进行训练的。为了弥合这一差距并利用医学成像所需的诊断精度，我们介绍了RadCLIP：一种开创性的跨模态基础模型，它利用对比语言-图像预训练（CLIP）来改进放射学图像分析。RadCLIP包含一种新颖的3D切片池化机制，专门用于体积图像分析，并使用广泛和多样化的放射学图像-文本对数据集进行训练。我们的评估表明，RadCLIP有效地将放射学图像与其相应的文本注释对齐，并同时为放射学成像提供了强大的视觉支撑，具有显著的前景。

RadCLIP试图解决医学图像诊断中的问题，即现有的模型无法充分解决医学图像的复杂性和精度要求。

RadCLIP是一种基于对比学习的跨模态基础模型，结合了医学图像和文本信息，通过自适应的3D切片池化机制提高了医学图像的分析能力。

RadCLIP使用大量的医学图像和文本数据集进行训练，并在多个实验中验证了其有效性。该模型对医学图像的分析能力得到了显著提高，具有很大的应用前景。

近期的相关研究包括："Multi-Modal Medical Image Analysis using Deep Learning: A Review"和"Deep Learning in Medical Image Analysis: A Comparative Analysis of Multi-Layer Perceptron and Convolutional Neural Network"。