DS@GT 参加 ImageCLEFmedical 2026：用于医学图像分析中概念检测的架构多样性与用于图像描述预测的基础模型扩展
英文标题：DS@GT ARC at ImageCLEFmedical 2026: Architectural Diversity for Concept Detection and Foundation-Model Scaling for Caption Prediction in Medical Image Analysis
该论文介绍了 DS@GT 提交至 ImageCLEFmedical Caption 2026 挑战赛的参赛方案。该挑战基于长期运行的 ROCOv2 数据集基准，包含概念检测和图像描述预测两条赛道。论文标题表明，团队分别探索了用于概念检测的架构多样性，以及用于图像描述预测的基础模型扩展。相关工作对开发医学影像 AI 系统的研究者具有参考意义，尤其涉及 UMLS 概念标识符分配和放射学图像文本理解。
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DS@GT 参加 ImageCLEFmedical 2026：用于医学图像分析中概念检测的架构多样性与用于图像描述预测的基础模型扩展
摘要
我们介绍了 DS@GT 提交至 ImageCLEFmedical Caption 2026 挑战赛的参赛方案。该挑战赛延续了基于 ROCOv2 数据集的长期基准，设有两条赛道：概念检测（任务 1），即为放射学图像分配 UMLS 概念唯一标识符（CUI）……
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