用于糖尿病视网膜病变的基于象限分割的VLM，具有少样本适应和基于OCT学习的可解释性方法

这篇文章描述了一篇关于使用视觉语言模型 (VLM) 诊断糖尿病视网膜病变的研究论文。该方法涉及象限分割、少样本适应和基于OCT的可解释性。重点是提高基于人工智能的诊断在医学影像学中的准确性和可解释性，特别是针对一种具有挑战性的疾病。少样本学习的使用表明试图减少对大型标记数据集的需求，这是医学人工智能中的一个常见挑战。OCT数据和可解释性方法的加入表明，重点是为临床医生提供可理解和值得信赖的结果。

• •应用VLM诊断糖尿病视网膜病变。
• •采用象限分割、少样本适应和基于OCT的可解释性。
• •旨在提高医学影像学中人工智能诊断的准确性和可解释性。
• •使用少样本学习，可能减少对大型数据集的需求。
• •包括OCT数据和可解释性方法，以供临床医生理解。