MedFLIP: Medical Vision-and-Language Self-supervised Fast Pre-Training with Masked Autoencoder

在医学分析领域，广泛的研究探索了Masked Autoencoders（MAEs）和多模态数据之间的相互学习潜力。然而，MAEs对模态之间的影响仍然是一个关键挑战。我们介绍了MedFLIP，一种快速的医学分析语言-图像预训练方法。我们探索了MAEs在跨领域的零样本学习中的应用，这增强了模型从有限数据中学习的能力，这在医学诊断中很常见。我们验证了对图像进行遮盖不会影响模态之间的学习。此外，我们提出了SVD损失来增强医学图像特征的表示学习，旨在通过利用此类数据的结构复杂性来提高分类准确性。最后，我们验证使用语言将提高医学图像分析的零样本性能。MedFLIP缩放遮盖过程标志着该领域的一项进展，为快速而精确的医学图像分析提供了一条路径，而不需要传统的计算瓶颈。通过实验和验证，MedFLIP展示了高效的性能改进，为未来医学诊断研究和应用设定了一个探索标准。

论文旨在探索医学分析中的Masked Autoencoders（MAEs）和多模态数据之间的相互学习的潜力，以及MAEs对跨模态的影响。研究旨在提高模型从有限数据中学习的能力，以便在医学诊断中应用。

MedFLIP是一种快速的语言-图像预训练方法，使用MAEs进行跨域的零样本学习，提高了模型对于有限数据的学习能力。论文提出的SVD损失可增强对医学图像特征的表示学习，从而提高分类准确性。

论文验证了遮蔽图像不会影响跨模态学习，提出了SVD损失来增强医学图像特征的表示学习，同时使用语言来改善医学图像分析的零样本性能。实验结果表明，MedFLIP在医学图像分析中具有高效的性能提升，为未来的研究和应用设定了标准。

最近的相关研究包括使用MAEs进行零样本学习的研究，以及使用多模态数据进行医学图像分析的研究。其中，一些相关的论文包括：“Zero-Shot Learning via Semantic Similarity Embedding”和“Multimodal Medical Image Analysis with Deep Learning”等。