换一批基于视网膜图像疾病检测大模型的可迁移性验证
Transferability validation of a large model for disease detection in retinal images
摘要迁移学习通过整合源领域模型知识,优化目标领域的模型性能.但在医学领域中不同病种之间存在差异,甚至某些病种在源机构标注训练集中从未出现,这构成了典型的开放场景下的迁移学习问题,此外由于部分数据难以获取,以大批量标注来进行二次训练的工作存在困难.医学影像基础大模型的出现为这些问题提供了一种潜在解决方案,这些基础大模型是基于海量的数据进行预训练,具备强大的特征提取和学习能力,可以将其作为迁移学习的起点,将源领域的知识迁移到目标领域.基于视网膜影像疾病诊断基础大模型,从疾病种类、疾病位置、模型迁移方法的跨任务迁移能力及外部测试的跨中心迁移能力4个方面对其进行了可迁移性的验证,展示了其在解决开放场景下医学迁移学习问题中的潜力和价值,为医学影像分析技术的发展和应用提供了新的思路和方法.
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关键词
迁移学习基础大模型跨任务迁移跨中心迁移可迁移性验证Transfer learningBasic large modelCross-task transferCross-center transferTransferability verification
DOI
10.3969/j.issn.1673-7571.2024.10.003
发布时间
2024-10-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家自然科学基金（62076076）
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