CAPTOR：胸腹盆腔肿瘤CT视觉语言基础模型
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CAPTOR：胸腹盆腔肿瘤CT视觉语言基础模型
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AI 综述
研究团队开发了面向胸腹盆腔肿瘤 CT 解读的视觉-语言基础模型 CAPTOR，并开源其预处理、训练与推理代码及模型权重。 该模型使用 25,512 对 CT-报告数据训练，在 10,794 对数据上测试。在分类任务中，CAPTOR 的 CAP 子集 AUC 为 0.767，高于次优模型的 0.695；肿瘤子集 AUC 为 0.784，高于 0.734，并在四个肿瘤预后基准中三项排名第一。
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最新进展10月15日 12:00
CAPTOR：面向胸腹盆肿瘤 CT 的视觉-语言基础模型报道时间线
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10月15日
- arXiv：cs.AICAPTOR：面向胸腹盆肿瘤 CT 的视觉-语言基础模型
研究团队开发了视觉-语言基础模型 CAPTOR，用于肿瘤胸腹盆（CAP）CT 解读，训练与测试分别使用 25,512 和 10,794 对 CT-报告数据。在分类任务上，CAPTOR 的 CAP 子集 AUC 达 0.767，优于次优模型的 0.695；肿瘤子集 AUC 为 0.784，优于 0.734，并在四个肿瘤预后基准中三项排名第一。该模型的预处理、训练与推理代码及模型权重均已开源。
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