Parameter-efficient contrastive language-image pre-training (CLIP) adaptation for few-shot anomaly detection in ultra-widefield fundus images

Guoliang Liao, Hanyue Xu, Haoyue Ai, Tong Wang, Yufan Huang, Lin Han, Yan Zhuang, Ke Chen, Ming Zhang, Jiangli Lin

doi:10.1016/j.pdpdt.2026.105461

CrossrefCarte d’information

Parameter-efficient contrastive language-image pre-training (CLIP) adaptation for few-shot anomaly detection in ultra-widefield fundus images

Guoliang Liao, Hanyue Xu, Haoyue Ai, Tong Wang, Yufan Huang, Lin Han, Yan Zhuang, Ke Chen, Ming Zhang, Jiangli Lin

Photodiagnosis and Photodynamic Therapy · 2026-06 · 59 · 105461

DOI: 10.1016/j.pdpdt.2026.105461 ↗

Résumé Références bibliographiques

Résumé

Aucun résumé disponible.

Références bibliographiques

Auteur·rice·s: Guoliang Liao, Hanyue Xu, Haoyue Ai, Tong Wang, Yufan Huang, Lin Han, Yan Zhuang, Ke Chen, Ming Zhang, Jiangli Lin
Revue: Photodiagnosis and Photodynamic Therapy
Année de publication: 2026
Volume / Numéro: 59
Pages: 105461
Éditeur: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.pdpdt.2026.105461
ISSN: 1572-1000
Source: Crossref

Des connaissances adaptées à votre travail.

D’un démarrage gratuit à la Research Suite complète, en passant par la recherche bibliographique personnelle.

Voir les tarifs →

Tous les textes intégraux sont-ils inclus ?

Non. Notices, résumés et textes intégraux sont des contenus distincts. La disponibilité dépend de la source, de l’accès ouvert et de vos licences. Une offre EUVIMED ne remplace pas des droits supplémentaires auprès des éditeurs.