METU 团队开源 VLM3D Challenge 2026 参赛代码与权重

METU 团队（metu-qedi）在 GitHub 开源 arc-ct/arcct-vlm3d 仓库，公开其 VLM3D Challenge 2026 的参赛代码、配置与权重，基础模型为 ARC-CT（TIA @ MICCAI 2026）。该团队在 CT 异常分类任务中用 3D video-ResNet 集成加批量分位数校准取得 0.5578 AUROC、排名第 4；CT 报告生成任务采用标签排序报告检索加 MBR 共识，F1 0.6049、BLEU 0.2556、排名第 5。两个任务共享同一组监督 Stage-1 图像分类器。 权重基于 CT-RATE（CC BY-NC-SA 4.0）和 RAD-ChestCT 训练，仅限非商业研究使用；CT-RATE 与 RAD-ChestCT 数据需从原始来源按各自许可获取，仓库不重新分发这些数据。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。