本文通过研究预训练视觉语言模型在医学图像领域的知识传递能力，发现合理设计的医学提示语是调用预训练模型知识的关键。通过使用在领域间共享的表达属性提示，可实现知识跨越领域，改进泛化能力，对新对象的识别有所优化。此外，通过自动化生成医学提示的三种方法，可以将专家级的医学知识和图像特定信息注入提示语中，进行细粒度的信息定位，试验表明，与默认提示相比，巧妙设计的医学提示显著提高了零样本性能，且微调模型超过了受监督的模型。

Sep, 2022

通过在医学图像分析中引入疾病相关的上下文提示，利用预训练的视觉 - 语言模型（VLMs）的联合能力，提出了一种新的疾病原型学习框架，有效地提升了 VLMs 对新疾病概念的理解和性能，相较于现有方法有明显的提升。

May, 2024

本研究探讨了视觉语言模型在医学图像分析任务中的零样本和少样本鲁棒性，通过全面的实验验证了视觉语言模型在分析生物医学图像方面的有效性。

Feb, 2024

医学视觉语言模型结合了计算机视觉和自然语言处理，用于分析视觉和文本式医学数据。我们的论文回顾了最近在开发医学领域专用的视觉语言模型方面的进展，重点关注医学报告生成和视觉问答模型。我们提供了自然语言处理和计算机视觉的背景，解释了如何将两个领域的技术集成到视觉语言模型中，以实现对多模态数据的学习。我们讨论的关键领域包括医学视觉语言数据集的探索，最近有价值的医学视觉语言模型中所采用的体系结构和预训练策略的深入分析，以及评估指标在医学报告生成和视觉问答性能评估中的综合讨论。我们还强调了当前的挑战，并提出了未来的发展方向，包括增强临床有效性和解决患者隐私问题。总的来说，我们的综述总结了最近在开发视觉语言模型以利用多模态医学数据改进医疗应用方面的进展。

Mar, 2024

本文介绍了一种基于语义模型的对比学习方法，该方法在生物医学领域的文本 - 语言建模中取得了目前最先进的结果，利用该方法可以更好地理解医学图像和报告。

Apr, 2022

该研究提出了 ViLaM，一个统一的视觉 - 语言转换模型，通过集成基于大型语言模型的指令调整，能够在包括语言和视觉的一系列任务中最佳利用大型预训练语言模型的知识和推理能力，从而在医学图像分析等复杂视觉任务中取得了非凡的表现，并展示了其令人印象深刻的零样本学习能力，表明 ViLaM 在医学领域具有潜在的未来应用。

Nov, 2023

通过在医学领域中使用大型视觉和语言模型，在三个不同的生物医学和放射学多模态视觉和文本数据集上进行三个阶段的参数高效训练后，提出了一种医学视觉语言模型。这个模型在 SLAKE 1.0 医学问答 (MedVQA) 数据集上实现了最新的性能，整体准确率为 87.5%，并在另一个 MedVQA 数据集 VQA-RAD 上展现了强大的性能，整体准确率为 73.2%。

Apr, 2024

本研究介绍了一种旨在将可见语言模型（VLM）巧妙地应用于医学领域的框架，采用选择性采样和难负样本挖掘技术以提升检索任务的性能。在两个不同的 VLM（MedCLIP 和 ALBEF）上实施我们的方法，并使用包含乳房 X 光和其相应报告的两个大型数据集来验证其有效性。通过我们的方法，在图像文本检索任务的 Recall@K 性能方面观察到显著的改善。

May, 2024

通过提出自主引导的语义分割（Self-Seg）框架和基于 LLM 的开放式词汇评估器（LOVE），在不需要提供类别名称的情况下，实现了开放式词汇分割的最新成果，并与提供类别名称的方法相竞争，取得了 Pascal VOC、ADE20K 和 CityScapes 的最具竞争力的结果。

Dec, 2023

本文系统回顾了基于语言的视觉模型在各种视觉识别任务中的应用，并总结了广泛采用的网络结构、预训练目标和下游任务，以及预训练和评估中广泛采用的数据集，并回顾和分类现有的预训练方法、传输学习方法和知识蒸馏方法。

Apr, 2023