כתבה
arXiv cs.AI ·
Knee3DVLM: מודל ראייה-שפה לבדיקת MRI של ברך
Knee3DVLM: Dual-Sequence Full-Volume Vision-Language Modeling for Comprehensive Knee MRI Assessment
Knee3DVLM הוא מודל ראייה-שפה המשתמש ברצפים מלאים של DESS ו-TSE MRI כדי לחזות 57 מטרות אבחוניות בינאריות. המודל הוערך על 1,074 בדיקות MRI והשיג דיוק ממוצע של 72.98%.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2610.08482v1 Announce Type: cross Abstract: Vision-language models (VLMs) are increasingly being applied to three-dimensional medical imaging, but their application to knee MRI remains limited, particularly for interpreting the complementary sequences used in clinical practice. We introduce Knee3DVLM, a sequence-aware VLM that uses full-volume DESS and fluid-sensitive TSE MRI to predict 57 anatomically resolved binary diagnostic targets derived from the MRI Osteoarthritis Knee Score (MOAKS) for structured reporting. We evaluated DESS-only, TSE-only, and paired DESS-TSE configurations using subject-disjoint Osteoarthritis Initiative partitions. In a held-out cohort of 1,074 examinations, the fused model achieved 72.98% average accuracy, 71.17% balanced accuracy, 78.96% mean ROC-AUC, a
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית