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首页> Scientific reports> Hybrid framework for lesion-aware, clinically coherent chest X-ray report generation using contrastive learning and large language models.

Hybrid framework for lesion-aware, clinically coherent chest X-ray report generation using contrastive learning and large language models.

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第一作者： Won-Jun,Noh
第一单位： Department of Computer Science, Graduate School, Kyonggi University, 154-42, Gwanggyosan-ro, Yeongtong-gu, Suwon-si, 16227, Gyeonggi-do, Republic of Korea.
作者： Won-Jun,Noh [1] ; Sun-Woo,Pi [1] ; Byoung-Dai,Lee [2]
作者单位： Department of Computer Science, Graduate School, Kyonggi University, 154-42, Gwanggyosan-ro, Yeongtong-gu, Suwon-si, 16227, Gyeonggi-do, Republic of Korea. [1] Department of Computer Science, Graduate School, Kyonggi University, 154-42, Gwanggyosan-ro, Yeongtong-gu, Suwon-si, 16227, Gyeonggi-do, Republic of Korea. blee@kgu.ac.kr.;Division of AI and Computer Engineering, Kyonggi University, 154-42, Gwanggyosan-ro, Yeongtong-gu, Suwon-si, 16227, Gyeonggi-do, Republic of Korea. blee@kgu.ac.kr. [2]
关键词 Chest x-rayContrastive learningLarge language modelMultimodal learningRadiology report generation
DOI 10.1038/s41598-025-34799-2
PMID 41492086
发布时间 2026-02-06
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2026年16卷1期

4645页

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