机构名称：
¥ 1.0
P-D-08研究摘要用于医学图像分割的黑盒改编Jay Nitin Paranjape； Shameema Sikder，医学博士，FACS； S. Swaroop Vedula，MBBS，博士，MPH；以及马里兰州巴尔的摩的Vishal M. Patel Johns Hopkins大学；约翰·霍普金斯大学医学院，马里兰州巴尔的摩简介：大型基础模型在一般计算机视觉任务中具有先进的图像细分，但是由于接受了非医疗数据培训，它们在医学图像细分方面经常表现不佳。当前用于将这些模型调整为医疗任务的方法通常假设对模型参数完全访问，这并不总是可行的，因为许多模型仅作为API或黑框可用。此外，对此类模型进行微调可能是计算密集的，并且隐私问题限制了与第三方共享医疗数据。方法：为了解决这些挑战，我们提出了BAPS（用于促进分割的黑盒改编），这是一种新型技术，旨在在黑盒条件下适应医疗图像分割中的基础模型。BAPS由两个组成部分组成：一个图像促销解码器（IP解码器），该解码器（IP解码器）从输入映像和提示中生成视觉提示，以及零订单优化（Zoo）方法，SPSA-GC，该方法可更新IP解码器，而无需通过基础模型进行回音。此方法允许在不了解模型的权重或梯度的情况下进行适应，因此它非常适合黑色盒子方案。结果：BAPS以四种不同的医学成像方式进行了测试，表明原始基础模型的性能大约提高了4％。公开可用的BAPS代码。实现了这种改进，而没有与基础模型的内部参数进行任何直接相互作用，从而突出了我们的黑盒适应方法的有效性。结论：BAPS为将基础模型调整为医学图像分割提供了创新的解决方案，尤其是在模型参数无法访问时。通过将图像推出解码器与零订单优化方法相结合，BAP可以有效地提高分割性能，而无需访问模型的内部结构。这种方法解决了计算和隐私方面的关键挑战，为在医学成像中应用基础模型提供了新的途径。
tnm以外的预后标记
主要关键词
相关文件推荐
