基于DETR架构的医学图像目标检测模型，专门用于胸部X光图像分析，可检测肺炎及其类型。

WhyXrayCLIP是一个能够将X光图像与文本描述对齐的模型，基于OpenCLIP (ViT-L/14)在MIMIC-CXR数据集上微调，临床报告由GPT-4处理。

该模型是基于facebook/convnextv2-tiny-22k-384在CheXpert数据集上微调的版本，主要用于胸部X光片的图像分类任务。

该模型基于CheXpert数据集的正面视图样本训练，结合ViT和GPT2架构，用于生成放射学报告的草稿。

BioViL-T是一个专注于分析胸部X光片和放射学报告的视觉语言模型，通过时序多模态预训练提升性能。

基于Vision Transformer (ViT)架构微调的胸部X光肺炎检测模型，在肺炎检测任务上达到95.51%的准确率。