Компьютерные науки > Компютерное видение и распознавание моделей [представлено 15 марта 2026 года (v1), последнее пересмотренное 26 октября 2026 (эта версия, v2)) Название: Adaptation of Foundation Models in Medical Image Analysis Analogy:Manutions, Daview and Despects View PDF HTML (экспериментальное) резюме: Fundation Mhodes, заранее подготовленные на основе различных данных, целей или условий повторного использования в рамках выполнения задач низового звена все чаще применяются к медицинскому анализу изображений. Их эффективность зависит не только от предварительной подготовки, но и от того, как они адаптируются к конкретным задачам, режимам данных и условиям развертывания. Если в предыдущих обзорах вопросы адаптации рассматривались в рамках более широких обобщений, то настоящий обзор конкретно посвящен мероприятиям после подготовки кадров, применяемым к существующим ЧМ. Используя структурированный обзор описательной части с систематическим и поддающимся проверке рабочим процессом, мы выявили 719 отвечающих критериям докладов, представляющих собой 705 независимых исследований. Из них 473 представили контролируемые сравнительные данные: 322 официально опубликованных исследования составили первичный синтез, а 151 предварительное исследование - чувствительность. Адаптация была организована в рамках пяти не взаимоисключающих семей: уровня параметров, уровня представительства, объективного уровня, фокуса данных и архитектурного/последовательности адаптации с отдельным анализом…
Адаптация базовых моделей к анализу медицинских изображений: механизмы, доказательства и соображения развертывания
arXiv:2603.14271v2 Вид уведомления: заменить резюме: модели фундамента, заранее подготовленные по различным данным, целям или условиям повторного использования для выполнения задач низового уровня все чаще применяются к медицинскому анализу изображений. Их эффективность зависит не только от предварительной подготовки, но и от того, как они адаптируются к конкретным задачам, режимам данных и условиям развертывания. Если в предыдущих обзорах вопросы адаптации рассматривались в рамках более широких обобщений, то настоящий обзор конкретно посвящен мероприятиям после подготовки кадров, применяемым к существующим ЧМ. Используя структурированный обзор описательной части с систематическим и поддающимся проверке рабочим процессом, мы выявили 719 отвечающих критериям докладов, представляющих собой 705 независимых исследований. Из них 473 представили контролируемые сравнительные данные: 322 официально опубликованных исследования составили первичный синтез, а 151 предварительное исследование - чувствительность. Адаптация была организована в рамках пяти семей, не являющихся взаимоисключающими: уровня параметров, уровня представительства, объективного уровня, фокусирования данных и архитектурного/конечного уровня