医学影像预训练不再只看报告：DICOM采集参数进入对比学习，CT零样本分类提升1.41个点
医学视觉-语言预训练依赖成对的影像与放射报告，但扫描仪和采集协议的差异会削弱迁移。Meta-CLIP把DICOM头里被忽视的结构化采集信息用作训练时的先验：以数值与类别字段上的核函数定义有界的两两间隔，在预训练中重新加权跨模态负样本，推理时仍走标准双编码器、不需要元数据。在CT-RATE上，其宏AUROC比CT-CLIP高1.41个点，95%配对自助法置信区间为0.96至1.85个点；在五个胸片基准中的四个上取得最高宏AUROC。