五模态最优异常定位
将视觉与文本表示映射到双曲空间，用测地距离替代欧氏余弦，同时支持异常分类与分割，并在零样本与少样本设置下取得最优综合性能。
Keyu, Guo · Xinyi, Wu · 76908326 · Yongle, Huang · Xiangyu, Song · 孙士杰 · Yueming, Shi · 宋焕生 · Strisciuglio, Nicola
Pattern Recognition 2026
双曲嵌入空间将正常与异常原型分开，异常原型在径向方向上偏移更大，从而更容易捕捉微小病变。
无需针对每种模态重新设计，在五种医学成像模态上均保持竞争性结果。
同一框架同时支持异常分类和异常分割，无需为两个任务分别开发模型。
推理时提供零样本提示驱动分支，无需标注数据即可部署。