Understanding the robustness of vision-language models to medical image artefacts
8.0
来源：
Nature
关键字：
AI brain science
发布时间：
2025-11-28 03:37
摘要：
本研究评估了视觉语言模型（VLMs）在医学图像伪影检测中的鲁棒性，构建了一个涵盖多种医学成像模态的评估基准。结果显示，VLMs在处理伪影时的准确性显著下降，尤其是在弱伪影条件下，准确性下降幅度可达38.5%。研究强调了当前模型在实际临床应用中的局限性，并呼吁未来在模型开发中加强对伪影的鲁棒性测试，以提高其在医疗领域的应用潜力。
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关键证据
VLMs在医学图像伪影检测中的表现显著下降，准确性下降幅度达到38.5%。
构建了涵盖多种医学成像模态的评估基准，评估了VLMs的鲁棒性。
研究强调了当前VLMs在处理医学图像伪影时的局限性，呼吁未来的改进。
真实性检查
否
AI评分总结
本研究评估了视觉语言模型（VLMs）在医学图像伪影检测中的鲁棒性，构建了一个涵盖多种医学成像模态的评估基准。结果显示，VLMs在处理伪影时的准确性显著下降，尤其是在弱伪影条件下，准确性下降幅度可达38.5%。研究强调了当前模型在实际临床应用中的局限性，并呼吁未来在模型开发中加强对伪影的鲁棒性测试，以提高其在医疗领域的应用潜力。