Guerbet AI 发布胸腹盆CT视觉-语言基础模型CAPTOR并开源
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Guerbet AI 发布胸腹盆CT视觉-语言基础模型CAPTOR并开源
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AI 综述
Guerbet AI 团队发布面向肿瘤胸部—腹部—盆腔CT的视觉-语言基础模型 CAPTOR，并开源预处理、训练与推理代码及模型权重（GitHub 与 HuggingFace）。论文称模型在疾病检测、生存预测（用 TumorImagingBench）和图像检索三个下游任务上优于所比较的 CT 基础模型。 模型使用北美、欧洲和亚洲多中心回顾性数据，训练和测试分别包含 25,512 和 10,794 对 CT—报告。分类任务中，CAP 子集 AUC 为 0.767（95%CI 0.734–0.793），肿瘤子集为 0.784，均高于次优基线（CAP 子集次优为 0.695），p<0.001；TumorImagingBench 各数据集规模为 134–421 例。以上结果基于论文摘要，属作者报告的比较结果。
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最新进展10月14日 12:00
CAPTOR肿瘤胸部—腹部—盆腔CT视觉语言基础模型在多任务上优于对比基线报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月14日
- arXiv · cs.AICAPTOR肿瘤胸部—腹部—盆腔CT视觉语言基础模型在多任务上优于对比基线
基于论文摘要，研究团队开发了面向肿瘤胸部—腹部—盆腔CT的视觉语言基础模型CAPTOR，并在疾病检测、生存预测和图像检索任务中优于所比较的CT基础模型。模型使用来自北美、欧洲和亚洲的多中心回顾性数据训练和测试，分别包含25,512和10,794对CT—报告；在CAP分类子集上AUC为0.767，肿瘤子集上为0.784，均高于次优基线且p<0.001。
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