Aug, 2024
利用基础模型应对数据稀缺：医学影像中少样本与零样本学习方法的基准研究
Navigating Data Scarcity using Foundation Models: A Benchmark of
Few-Shot and Zero-Shot Learning Approaches in Medical Imaging
TL;DR该研究解决了医学影像分析中由于数据稀缺导致的临床任务应用限制问题。通过对16种预训练基础模型在19个多样化医学影像数据集上进行全面基准测试，发现BiomedCLIP模型在非常小的训练集上表现最佳，而大型CLIP模型在训练样本稍多时表现优异。此研究强调了为医学应用量身定制基础模型研究的必要性。