FlexiCT:CT影像基础模型发布

2026年10月7日，研究团队在npj Digital Medicine发表论文，提出CT影像基础模型FlexiCT。该模型采用分阶段预训练策略，依次经过二维轴向预训练、三维解剖预训练和报告引导的语义对齐三个阶段，训练数据来自56个公开数据集，共计266,227个CT影像。评测显示，FlexiCT在分割、分类、配准、视觉-语言理解和临床检索五类下游任务上达到或超越现有任务专用方法的表现。研究还发现，该模型学习到的嵌入表示能够按肿瘤分期对CT影像特征进行梳理，提示其捕捉到了与疾病表型相关的影像信息。目前该项目的项目页面与代码已对外公开。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。