RET-CLIP

用临床报告训练视网膜AI,零样本识别眼科疾病

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 8 🐛 待处理 7 👀 关注 2
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 73
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源模型,可自行部署,完全免费。

项目预览

RET-CLIP 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队sStonemason
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源模型,可自行部署,完全免费。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
主要语言Python
技术栈/模型foundation-models,fundus-image-analysis,medical-imaging,vision-language-model
GitHub 星标★ 73
上线时间2024-05-21 00:00:00
代码更新2026-01-30
仓库体积257 KB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数6

项目介绍

RET-CLIP 是一个视网膜图像基础模型,利用临床诊断报告进行预训练。它解决了视网膜图像分析中标签稀缺和模型泛化能力不足的问题,通过将图像与对应的临床文本报告对齐,学习到更丰富的语义表征。核心能力包括零样本分类、跨模态检索和特征提取,可用于多种眼科疾病(如糖尿病视网膜病变、黄斑变性等)的辅助诊断。该模型基于 CLIP 架构,针对视网膜图像进行了专门优化,在多个公开数据集上展示了良好的迁移性能。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 73

核心亮点

  • 利用临床报告文本监督,学习到更丰富的医学语义特征
  • 支持零样本分类,无需大量标注数据即可应用于新任务
  • 针对视网膜图像优化,在眼科疾病诊断上表现优于通用视觉模型

不足之处

  • 项目处于早期阶段,文档和社区支持有待完善
  • 模型规模较小,可能在大规模复杂任务上性能受限

适用场景

  • 眼科疾病辅助诊断(糖网、黄斑变性等)
  • 视网膜图像检索与相似病例匹配
  • 医学影像与文本跨模态研究

替代项目

MedCLIP、BioViL、CONCH

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